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GANなどの深層学習を用いた生成モデルによる画像処理と小規模データ学習

11月開催 医薬系セミナー  更新日:2019年10月 1日
 セミナー番号【912507】12/5 講師1名
★異常検知、画像の高解像度化、文章からの画像・動画の作成...
生成した擬似データを使い、少ない教師データで学習する方法とは!!

GANなどの深層学習を用いた生成モデルによる画像処理と小規模データ学習


~敵対的生成ネットワーク、変分自己符号化器、フローベースモデル、自己回帰モデルなど~

■ 講師 神戸大学 大学院システム情報学研究科 助教 松原 崇 氏

■ 開催要領
日 時 :
2019年12月5日(金) 10:00~17:00

会 場 : [東京・五反田]技術情報協会 8F セミナールーム
聴講料 :
1名につき50,000円(消費税抜き、昼食・資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)〕


※定員になり次第、お申込みは締切となります。



プログラム

【講演のポイント】
深層学習(ディープラーニング)は様々な機械学習タスクで高い性能を発揮しているが,特に注目すべきは画像処理分野である.
識別や分類だけでなく,教師無しでの異常検知,画像の高解像度化,文章から画像や動画の生成,さらには生成した疑似データを用いることで少ない教師データでの学習も可能となる.このようなタスクは特に変分自己符号化器や敵対的生成ネットワークといった手法によって飛躍的な向上が見られる.
本講演では敵対的生成ネットワーク(GAN)を中心に,変分自己符号化器(VAE),フローベースモデル,自己回帰モデルなど様々な深層生成モデル・ベイズ的深層学習の手法を紹介する. 細かな理論的背景や実装法には立ち入らず,各手法の目的と応用例を中心に解説する.


【講演項目】
1.深層生成モデルの背景
  1-1.深層学習の基本と問題点
  1-2.生成モデルの紹介

2.尤度を用いた深層生成モデル
  2-1.自己符号化器から変分自己符号化器(VAE)
  2-2.一般化された深層生成モデルと応用事例
  2-3.深層生成モデルを用いた少数データ学習
  2-4.深層生成モデルの問題点と自己回帰モデル
  2-5.変数変換を用いた深層生成モデル

3.尤度を用いない深層生成モデル
  3-1.敵対的生成ネットワークについての基礎知識
  3-2.敵対的生成ネットワークのテクニック
  3-3.敵対的生成ネットワークを用いた画像生成
  3-4.敵対的生成ネットワークを用いた応用事例

【質疑応答・個別質問・名刺交換】