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拡散モデルデータ生成技術の数理[岡野原大輔]
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拡散モデル データ生成技術の数理
岡野原 大輔

3,520(税込)送料無料

商品情報

  • 発売日:  2023年02月21日
  • 著者/編集:   岡野原 大輔(著)
  • 出版社:   岩波書店
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  148p
  • ISBN:  9784000063432

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商品説明

内容紹介(出版社より)

テキストに対応する画像を生成するーー従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルの技術が注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の心から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。

内容紹介(「BOOK」データベースより)

多様で高品質な画像を生成し、人々を驚かせているアプリケーションは、どのような理論と技術により可能になったのか。従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルが注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の本質から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。

目次(「BOOK」データベースより)

1 生成モデル(生成モデルとは何か/エネルギーベースモデル・分配関数 ほか)/2 拡散モデル(スコアベースモデルとデノイジング拡散確率モデル/スコアベースモデル ほか)/3 連続時間化拡散モデル(確率微分方程式/SBMとDDPMのSDE表現 ほか)/4 拡散モデルの発展(条件付き生成におけるスコア/分類器ガイダンス ほか)/5 アプリケーション(画像生成・超解像・補完・画像変換/動画・パノラマ生成 ほか)/付録

著者情報(「BOOK」データベースより)

岡野原大輔(オカノハラダイスケ)
1982年生まれ。2010年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了、情報理工学博士。2006年Preferred Infrastructureを共同で創業、2014年Preferred Networks(PFN)を共同で創業。PFN代表取締役最高研究責任者およびPreferred Computational Chemistry代表取締役社長を務める(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)

商品レビュー(1件)

総合評価
 

ブックスのレビュー(1件)

  • (無題)
    購入者さん
    評価 5.00 5.00
    投稿日:2024年03月12日

    技術本なので数百ページのボリューム感を想像していたが、実際には100ページちょっとと簡潔。
    数式が多めで理解しきれない部分が多かったため、勉強をし直して再度読み返したい。

    0人が参考になったと回答

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