32. GAN 研究の方向性
• 問題点の解決
• 最適化の方法は難しそうだから,objective を変更して
頑張る.
• GAN の応用
• 問題点はあるが,綺麗な絵を作れたりするので色々な
タスクへの応用がなされている.
33. GAN 達
objective 応用例
計算すると…
確率分布間の距離最小化
変わり種
クラス変換 domain変換
異常検知
Sequence to figure
Classification
CGAN
ACGAN
infoGAN
CycleGAN
DiscoGAN
DualGAN
AAE
Improved GAN
Stack GAN
abnormal detection
with pix2pix
(V)AEとの合わせ技
AAE
VAEGAN
CVAEGAN
AVB
3D
3D GAN
UNIT
Coulomb GAN
WGAN
WGAN-GP
MMD GAN
McGAN
LSGAN
EBGAN
MAGAN
BEGAN
Image Compression
34. GAN 達
objective 応用例
計算すると…
確率分布間の距離最小化
変わり種
クラス変換 domain変換
Sequence to figure
Classification
CGAN
ACGAN
infoGAN
CycleGAN
DiscoGAN
DualGAN
AAE
Improved GAN
Stack GAN
(V)AEとの合わせ技
AAE
VAEGAN
CVAEGAN
AVB
3D
3D GAN
UNIT
Coulomb GAN
WGAN
WGAN-GP
MMD GAN
McGAN
LSGAN
EBGAN
MAGAN
BEGAN
Image Compression
異常検知
abnormal detection
with pix2pix
勾配消失の回避
Mode collapse
の回避
JPEG のような
画像の圧縮復元.
実際に使えそう.