Pixyzは深層学習の中でも「深層生成モデル」と呼ばれる枠組みを簡単かつ汎用的に実装するためのライブラリです。
生成モデルとは，簡単にいうと「今あるデータがどのようにできたのだろうか？」ということに着目し、それ（データの生成過程）をモデル化しようという枠組みです。これまでの深層学習研究の多くは、データを「分けること」に着目してきた訳ですが、生成モデルはそれとは対照的なアプローチです。
深層生成モデルライブラリ「Pixyz」にかける思い
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生成モデルとは、教師データを学習することで、それらのデータと似たような新しいデータを生成するモデルのことです。つまり、生成モデルは、人工的なデータを作り出すことができます。データを入れたらクラスを分類してくれるだけでなく、あるクラスに属する擬似的なデータそのものを作ることができる訳です。GANはこの生成モデルの一種です。
機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ(60) 深層生成モデル(1) - GANとは
今回は、この連載の第58回で紹介したEmbodymeさんも使ってい「GAN」を紹介します。今まで紹介してきた一般物体認識、一般物体検出とは考え方が大きく異なりますので、生成モデルとは何かから説明していきたいと思います。
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