DeepLearning 生成させる学習方法
RNN(LSTM/GRU) 等
時系列のデータを扱うタイプの DeepLearning.
画像であれば、画像のY軸を時系列データと想定して、残りを予測させるといったやり方で画像を作成できるっぽい。
要するにどのように時系列データとして食わせるかで次の値を予測させるというもののようだ。
単純に手書き数字の上半分だけ食わせて、下半分を予測させるとこんな感じで生成された。
2,3,8 は上半分の形状が似ているせいでよくわからないことになってしまった。
8, 7 は学習データがそもそも悪いｗｗｗ
5, 6 は混ざって学習したんじゃないかという予想。
9 は上半分で切ったとき微妙に2に混ざったかなにかしたかなという印象。
時系列情報から次の値を予測させるという意味では、やはり先頭部分の情報ありきだ。
キモは「どのように時系列のデータに見立てるか」だと思われる。
尚、翻訳などにはこれを利用した Seq2Seq (Sequence to Sequence。Sequence という系列情報を認識して別の系列に変換する) というアルゴリズムを使っていて、この根底も RNN を使っていくそうな。
ぱっと見た感じ、形態素解析した上でRNNに食わせて変換しているっぽい。
CNN
認識・判定用
これは画像などの認識を行うニューラルネット。
映像判定とか顔判定等をメインに扱うものなので、極論すると生成には向かないと思われる。
単純な入力→出力型DeepLearning
下書きを読み込んで線画にするAIは予測系ではなくて単純に入力→結果対応をしてると思う。
画像を行列にして食わせて、線画の結果を取得する。
色を付けるのも多分似たようなものかもしれない。
ただしサンプルは相当な量が必要だし、画像となれば学習時間もエグい事になりそう…
ちょっと個人で手が出るものでは無いと思われる。
VAE (Variational Autoencoder)
画像などから特徴情報に変換（Encoder。特徴抽出と圧縮）し、中間集中力（この値を「潜在変数」と呼び、）その特徴情報から出力（Decoder）の二段回の変換を行うニューラルネット。
潜在変数値は元の情報より圧縮されてる。教師なし学習に分類されるご様子。
主に、入力と出力の差分を取ることで異常値を検出できる。
で、この時潜在変数を任意にイジってやることで、全く新しい画像を自動生成できるということらしい。
派生で Conditional VAE (潜在変数の他に、ラベルパラメータを指定することで、生成するデータのカテゴリを指定できるようにしたVAE)。
β-VAE （複数要素を含む情報を処理できるVAE）Vector Quantised-VAE (潜在変数が特徴を捉えきれなかった場合にボケる等が発生する問題に対処したVAE。潜在変数を離散値で扱う) Vector Quantised-VAE2 (Vector Quantised-VAE を階層構造にすることで、高解像度の生成を行えるようにしたもの)
GAN (Generative Adversarial Networks)
敵対的生成ネットワーク。
Generator (ランダムなノイズから、偽データを生成するNN)と、Descriminator（偽データと本物のデータを見て真贋判定するNN）の2つで競わせるニューラルネットワーク。
完全に新しい画像等を生成するのに用いる。
