VAE（変分オートエンコーダ）の理論とELBOを導出する
VAE（Variational Autoencoder, 変分オートエンコーダ）...
DCGAN（深層畳み込みGAN）の理論と実装を解説
DCGAN（Deep Convolutional Generative Adve...
条件付きGAN（cGAN）の理論と実装を解説
通常のGANはランダムノイズから画像を生成しますが、「どのようなデータを生成する...
Wasserstein GAN（WGAN）の理論と導出を解説
通常のGAN（Vanilla GAN）はJensen-Shannonダイバージェ...
正規化フロー（Normalizing Flow）の理論と実装を解説
正規化フロー（Normalizing Flow）は、単純な確率分布（例: 標準正...
スコアマッチングとスコアベース生成モデルを解説
スコアベース生成モデル（Score-based Generative Model...
オートエンコーダの種類と理論を体系的に解説
オートエンコーダ（Autoencoder, AE）は、入力データをエンコーダで低...
拡散モデル（DDPM）の理論を導出して理解する
拡散モデル（Diffusion Model）は、画像にノイズを段階的に加えていく...
VAEによる異常検知の理論と実装を解説
前回の記事ではオートエンコーダ（AE）による異常検知を解説しました。AEは再構成...
拡散モデル（DDPM）の理論をわかりやすく解説
拡散モデル（Diffusion Model）は、近年の画像生成 AI の中核をな...