ゼロから作るDeep Learning〈5〉生成モデル編

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ゼロから作るDeep Learning〈5〉生成モデル編

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  • サイズ A5判/ページ数 336p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784814400591
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

人気シリーズの第5弾。生成モデルの今を実装する!
人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にあります--ゼロから作る、数式に挑む。

内容説明

人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にあります―ゼロから作る、数式に挑む。

目次

1 正規分布
2 最尤推定
3 多次元正規分布
4 混合ガウスモデル
5 EMアルゴリズム
6 ニューラルネットワーク
7 変分オートエンコーダ(VAE)
8 拡散モデルの理論
9 拡散モデルの実装
10 拡散モデルの応用
付録

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

nbhd

14
心の中でドヒャーと叫びながら読んだ。おもしろいけどむずかしい、むずかしいけどおもしろい。StableDiffusionに代表される現在の画像生成の主流になっている「拡散モデル」についてゼロから学んでいける本。AIを学んでつくづく感じるのは「確率統計を身体化すること」の大切さだ。この本でも、正規分布から順を追って解説してくれているのだけど、後半にかけて、「確率脳」を要求される。たんに確率統計を理解しただけでは済まされず、脳になじむくらいに身体化された感覚が必要だ。統計学、もうちょっと勉強してからリトライしよ2024/05/06

naoki85

0
最新刊が出たということで購入。 ちょうど stable diffusion をいじっていたので興味があるところだった。 いつもの通り、実際のサンプルコードもあって理解しやすかった。 理論の証明も多めだが、この辺りは慣れてないと読むのが苦しいかもしれない。 次の巻も楽しみにしたい。2024/05/12

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