【Hands Onで学ぶ】 PyTorchによるGANs入門
DCGANからSelf-Attention GANまで様々なGANsを理解しよう
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Jan 2025
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What you will learn
GANsの理解に必要な数学(統計学 / 線形代数)を理解できる
GANsの理論の基本的な内容を理解できる(アーキテクチャ/訓練プロセス/損失関数など)
GANsのモデル構築、損失関数、訓練プロセスの一連の流れをPyTorchを用いて実装し、理解できる。
GANsの代表的なモデル(DCGAN / Wasserstein GAN / Cycle GAN / Self-Attention GANなど)を理解、実装できる。
Google Colab上でGoogleドライブと連携させながら、GANsを学習させることができる。
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4/18/2021
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4/23/2021
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