慶應義塾大学 理工学部 数理科学科

タイトル 敵対的生成モデルについて
開催日時 2018年3月2日 17:30-18:30 (いつもと時間が異なります)
主催者
講演者 田中 章詞 氏 (理研,慶應義塾大学)
場所 慶應義塾大学 矢上キャンパス
14棟631A/B
内容 深層学習のテクニックを用いた機械学習の方法がここ数年で激的に発展しています。このことをサポートした要因の一つとして、MNISTやCIFAR、 ImageNet等、多数の整備された学習データベースの存在が挙げられます。いかに良い正解付き学習データを大量に集めることができるか、というのは教師あり学習を使う上で最も重要な問題の一つであると言っていいでしょう。一方で、今まで誰もやったことのない新しい問題を解かせようとする時には正解付きデータのような整備されたデータベースの存在は見込めません。それどころか、明らかに世の中のデータの大半には正解がついていません。この「教師なし」の場合にでも実行可能な機械学習の方法の研究はこれからより一層重要になってくると思われます。生成モデルはそのような状況でもトレーニング可能なモデルの一つです。2014年のGoodfellowらによる敵対的生成ネットワーク(GAN)は近年注目を集めている生成モデルですが、今回の談話会ではこのGANの考え方や、何が面白く、重要と思われるのか、また最近の進展について出来る限りわかりやすく説明したいと思います。
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