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DCGAN

ディープラーニングの手法 深層生成モデル DCGAN

DCGAN

DCGANは、GANの派生モデルの一つで、ジェネレータとディスクリミネータでニューラルネットを使用する代わりに、畳み込みニューラルネットを採用しています。

それによって、生成画像にノイズが乗ってしまうことを防ぎ、高精細な画像を出力することを可能にしました。

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クイズ

以下の文章を読み、空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 ジェネレータとディスクリミネータが敵対的に学習をするアーキテクチャをGANという。特にそれぞれのネットワークにCNNを適用したものを（ア）と呼び、画像生成において高い成果をあげている。
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    GANは、本物に近い画像の生成を目指すジェネレータと、本物か偽物かを見分けるディスクリミネータが互いに競い合って学習するモデルです。それぞれのネットワークにCNNを使ったDCGANはかなり高度な画像生成を可能にしています。 （参考: G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-2 P218-219) （参考：G検定公式テキスト 第1版 P179）

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