DeepLearningを用いた生成モデルの研究トレンドを論文とPyTorch実装で俯瞰するセミナー

2019/11/29(金)20:00 〜 22:00 開催

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#機械学習

イベント内容

内容概要

生成モデルへのDeepLearningの導入を行なったGenerative Adversarial Network[2014]
関連の研究を論文とPyTorch実装を元に確認していきます。
実装としては基本的にGeneratorとDiscriminatorのlossを作り交互に最適化を行っている
のですが、この辺の理解が論文の数式と結びつくようにできればと思います。

https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN
実装については今回は多くの題材を見れればということで、著者実装ではないと思われますが
上記のリポジトリをベースで確認していきます。
厳密さよりも研究トレンドの流れを掴んでいくのを今回のメインの目標とできればと思います。

ハンズオンについては行わない予定ですが、実装は上がっているようなので適宜試して
いただけたらと思います。

開催日程

11/29（金）
受付： 19:50〜20:00
講義： 20:00〜22:00

※ 途中5分ほどの休憩を設ける予定です。
※ 19:40より前の入室は原則としてお断りします。

アジェンダ

1. 生成モデルの事前知識(30分)
　　生成モデルと確率分布
　　Generative Adversarial Network[2014]
　　敵対的学習とmini-max法
　　学習の実装のイメージ
　　Deep Convolutional Generative Adversarial Network[2015]

2. 派生研究の論文と実装の紹介(70分)
　　Conditional Generative Adversarial Nets[2014]
　　Pix2Pix[2016]
　　Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks(CycleGAN)[2017]
　　Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network[2016]
　　StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation[2017]
　　Wasserstein GAN[2017]
　　BiCycle GAN[2017]

　　↓参考記事
　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/img_trans_trend1
　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/generative_dl1

3. まとめ(10分)
※ 全体の流れは変えませんが、細かい時間配分は内容踏まえて変更する可能性があります。

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

対象者

・AlexNet、VGGNet、ResNetなどの画像分類については理解している方
・PyTorchの概要は理解している方
→ 自信のない方は、「当日までの準備」に記載した内容を確認してきてください。
・DeepLearningを用いた生成モデルの研究トレンドに興味のある方

講師プロフィール

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,000名近い。

当日までの準備

各トピックに関連して自信のない方は下記を確認してきてください。
・画像認識の基本トピック（AlexNet、VGGNet、ResNetなど）
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper1_AlexNet
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper2_VGGNet
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper3_ResNet

・PyTorchの概要
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_dl8
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_dl9
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_dl10
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_dl11

費用

4,000円（2h）

※
・領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします

定員

10名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を
反映しません。）

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。