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PaintsChainer (#PaintsChainer)
Neural network colorize line arts.
Released Jan. 2017, and already painted about one
million line images
http://free-illustrations.gatag.net/2014/01/10/220000.html
Taizan Yonetsuji
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GAN 敵対的生成モデル
z
x = G(z)
x
次の手順でxを生成する
(1) z 〜 U(0, I)でサンプリングする
(2) x = G(z)を計算する
最後にサンプリング
がないことに注意p(z)がGaussianでなく
一様分布Uを使うのも特徴
高次元の一様分布の場合
隅が離れた表現を扱える
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GAN 敵対的生成モデルの学習
偽物かを判定するD(x)を用意
— 本物なら1, 偽物なら0を返す
Dは上式を最大化するように学習し
Gは最小化するように学習する
— この学習はうまく進めば
∫p(z)G(z)dz=P(x), D(x)=1/2という
均衡解にたどり着ける
z
x'
x = G(z)
{1(本物), 0(偽物)}
y = D(x)
x
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参考文献
[Pathak+ 2017] Curiosity-driven Exploration by Self-
supervised Prediction, ICML 2017, D. Pathak and et. al.
[Arora+ 2015] RAND-WALK: A Latent Variable Model Approch
to Word Embeddings, S. Arora and et. al.
[Ferrer-i-Cancho+ 2017] The origins of Zipf's meaning-
frequency law, R. Ferrer-i-Cancho and et. al.