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J-GLOBAL ID：202202242927470013   整理番号：22A0047581

AI自習ドリル 第11回 ディープ・ラーニング その3...競い合いながら成長し誰も見たことがない新しい画像を生成できるGAN

著者 (1件)： 牧野浩二
資料名： インターフェース  (Interface)
巻： 48  号： 1  ページ： 177-186  発行年： 2022年01月01日 
JST資料番号： L0339A  ISSN： 0387-9569  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・標題連載論文ではAI(Artificial Intelligence)分野の技術を紹介しており,新たな画像を作り出す畳み込みニューラル・ネットワーク(DC)による敵対的生成ネットワーク(GAN)を解説。
・GANは画像を作るネットワーク(生成器)とその画像が偽物か,本物かを見破るネットワーク(分別器)を用い,それぞれが互いに鍛えながら学習を繰り返して本物に近い画像を生成。
・GANはディープ・ラーニング用の学習データを生成できるほか,防犯カメラやCT(Computer Tomography)画像などの高品質な画像への変換,画像の色や模様の変換にも適用可能。
・TensorFlowのDCGANを用いて手書き数字の画像データセットMNISTを学習する方法を説明し,エポックが進むにつれて生成器がより本物に近い画像を生成できることを確認。

シソーラス用語： *ユーザインタフェイス ,  システムインタフェイス ,  *人工知能 ,  *機械学習 ,  *画像合成 ,  *ニューラルネットワーク ,  カラー画像
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  *ディープラーニング ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *GAN

分類 (4件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： AI ,  自習 ,  ドリル ,  成長 ,  GaN