オルタナティブ・ブログ > 吉政忠志のベンチャービジネス千里眼 >

IT業界でベンチャービジネスの支援をしている執筆者が日々の活動ログと感じたことを、徒然なるままに書き綴っていきます。

グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第27回 スケッチデータを用いたディープラーニングモデル Sketch-RNN(パート2

»

私がCTC教育サービスで編集支援している中井悦司氏のコラム「 グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第27回 スケッチデータを用いたディープラーニングモデル Sketch-RNN(パート2」が公開されました。

興味がある方はお読みください!

###

はじめに
 前回に続いて、2017年に公開された論文「A Neural Representation of Sketch Drawings」をもとにして、ディープラーニングを用いて簡単なスケッチ(線画)を再現する機械学習モデルを解説します。前回説明したように、入力データに対して類似性のあるデータを出力する「オートエンコーダー」とよばれる仕組みが基礎となります。

Sketch-RNNの構造
 図1は、前回紹介したSketch-RNNと呼ばれる機械学習モデルの全体像です。左側の青色の部分が、前回の図3における「エンコーダー」に相当する部分で、入力データから特徴量を抽出する処理を行います。最終的に得られる特徴量は、128次元(具体的な次元数はモデルによって異なります)のベクトル値、すなわち、128個の数値の集まりですが、このモデルでは、ここに乱数の要素を取り入れています。どういうことかと言うと、入力データから直接に特徴量を計算するのではなく、まずはじめに、特徴量空間における「平均 μ」と「標準偏差 σ」を計算します。その後、これらを用いた正規分布の乱数(μ を中心として、σ 程度の広がりを持つ乱数)を生成して、これを特徴量とします。σ の値が大きいほど、生成される特徴量の「ゆらぎ」が大きくなります。また、入力データから μ と σ を計算する部分には、時系列データを取り扱う「RNN(Recurrent Neural Network)」を使用しています。つまり、線画を描く順序も考慮したデータ処理が行われます。

この続きは以下をご覧ください
https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai227.html

Comment(0)