出版社内容情報
近年続々と発表される実用レベルの生成モデル論文を深く理解するため、本書は変分オートエンコーダ（VAE）、LSTMといった基礎モデルから、VQ-VAE、拡散モデル、Transformerといった最先端モデルの先駆けとなったモデルの仕組みを、数学的な詳細に偏らず、シンプルなサンプルコードと演習を通して解説します。Kerasを用いた実装を通して、各モデルの主要機能と生成モデルとしての動作原理を、実際に手を動かしながら理解することを目的としています。
【目次】
■第1章 ディープラーニングの基礎知識
第1章のはじめに
1.1 環境準備
1.1.1 Colaboratoryの使い方
1.1.2 サンプルコードのダウンロード
1.1.3 Colaboratoryのランタイムについて
1.2 分類モデルの仕組みと実装
1.2.1 線形多項分類器の仕組み
1.2.2 多層ニューラルネットワークへの拡張
1.3畳み込みニューラルネットワークによる画像分類
1.3.1 畳み込みフィルターによる特徴量の抽出
1.3.2 畳み込みフィルターの多段構成
■第2章 変分オートエンコーダによる画像生成
第2章のはじめに
2.1 変分オートエンコーダの仕組み
2.1.1 オートエンコーダと潜在空間
2.1.2 転置畳み込みフィルターによる画像生成
2.1.3 変分オートエンコーダへの拡張
2.2 ラベルデータを活用した拡張
2.2.1 マルチタスク学習
2.2.2 条件付き変分オートエンコーダ
■第3章 LSTMによる自然言語処理
第3章のはじめに
3.1 LSTMによるテキスト分類
3.1.1 RNNの考え方とLSTMの仕組み
3.1.2 LSTMの利用方法
3.1.3 双方向LSTMによるテキスト分類モデル
3.2 LSTMによるテキスト生成
3.2.1 LSTMによる単語予測モデル
3.2.2 LSTMによるテキスト生成
■第4章 トランスフォーマーによる自然言語処理
第4章のはじめに
4.1 トランスフォーマーによる自然言語処理
4.1.1 トランスフォーマーの仕組み
4.1.2 トランスフォーマーとRNNの比較
4.2 トランスフォーマーによるテキスト分類
4.2.1 トランスフォーマーの構成要素の実装
4.2.2 トランスフォーマーによるテキスト分類モデル
4.3 トランスフォーマーによるテキスト生成
4.3.1 トランスフォーマーによる単語予測モデル
4.3.2 トランスフォーマーによるテキスト生成
■第5章 拡散モデルの仕組み
第5章のはじめに
5.1 DCGANの仕組み
5.1.1 DCGANの学習プロセス概要
5.1.2 DCGANによる画像生成モデル
5.2 拡散モデルの仕組み
5.2.1 データ分布の変換機能
5.2.2 拡散モデルの考え方
5.2.3 拡散モデルの実装
5.3 VQ-
内容説明
本書は、第１章から順番に読み進めることで、基礎的なモデルから、より高度なモデルへと段階的に理解を深めていきます。各章で提供するサンプルコードは、ディープラーニングに対応した機械学習ライブラリーであるＫｅｒａｓを用いて実装しています。Ｋｅｒａｓは、ディープラーニングモデルを構成するパーツが事前にモジュールとして用意されており、これらのモジュールをブロックのように組み合わせてモデルを構成します。本文の解説を参考にして、サンプルコードの具体的な内容を理解しながら読み進めることで、それぞれのモデルの仕組みと動作原理がより明確に理解できるでしょう。
目次
第１章 ディープラーニングの基礎知識
第２章 変分オートエンコーダによる画像生成
第３章 ＬＳＴＭによる自然言語処理
第４章 トランスフォーマーによる自然言語処理
第５章 拡散モデルの仕組み
第６章 マルチモーダルモデルの実現
著者等紹介
中井悦司［ナカイエツジ］
１９７１年４月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでＬｉｎｕｘエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にＵｎｉｘ／Ｌｉｎｕｘサーバーと人生を共にする。その後、Ｌｉｎｕｘディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系ＩＴ企業のＡＩ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔとして活動（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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