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Can We GAN?: GANの基礎と利用例

机译：我们可以甘吗？：基础知识和甘甘

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摘要

GAN(Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク)の説明に入る前に，イメージしてもらうためにもGANでできることの例を紹介したいと思います。GANの研究としては，理論面と応用面があります。GANの理論面では計算が安定しないという課題があり，いかに安定させるかが大きなテーマです。一方，応用面では，よく知られているのが画像生成です。最近では，高解像度でかつ本物と見分けのつかない画像生成が実現されてきています。また，ベクトルの各成分に意味をもたせ，生成できる画像をある程度コントロールできるようにするdisentanglementという研究が進hでいます。画像生成系では，馬をシマウマに変えるというような画像のドメイン変換や,文章をィンプットして，それにあつた画像を生成することもできるようになつてきています。さらに，実用的な面では，GANの超解像度への利用やドメイン適応，異常検知などの利用研究も進hでいます。
机译：进入氮化镓（剖成对抗性网：家用下一代网络）的说明之前，我想向大家介绍的，你可以用甘做的就是一个像什么的例子。氮化镓的研究具有理论和应用的面孔。还有一个问题是，计算不是稳定GaN的理论，以及如何稳定这是一个大的主题。在另一方面，这是一个公知的图像生成中的应用方面。近日，图像生成高分辨率和真正的，无与伦比的图像生成已经实现。此外，研究是一个称为解缠结发展有意义的矢量的每个分量和来控制所生成的图像到某种程度。在图像生成系统中，可能的是，图像诸如改变马成斑马和文本的域变换被完全供电，以生成它。此外，在实践方面，研究使用，如使用氮化镓的超高分辨率，领域适应性，异常检测等方面也取得进展。

著录项

  • 来源
    《O Plus E》 |2021年第2期|186-187|共2页
  • 作者

    高橋　智洋;

  • 作者单位

    オムロン㈱技術•知財本部研究開発センタAI制御研究室;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
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