敵対的生成ネットワークを用いた異種データの生成

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-083

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Generation of Different Types of Data by Using a Generative Adversarial Network

著者名: 室田真吾（京都工芸繊維大学）,飯間等（京都工芸繊維大学）

著者名(英語): Shingo Murota (Kyoto Institute of Technology),Hitoshi Iima (Kyoto Institute of Technology)

キーワード: 敵対的生成ネットワーク|機械学習|深層学習|Generative Adversarial Network|Machine Learning|Deep Learning

要約(日本語): 近年深層学習を利用して新しいデータを生成する敵対的生成ネットワーク(GAN)が注目を集めている。通常のGANは事前に用意されているデータセットに近いデータを生成するためのものであり，データセットには存在しない種類のデータを生成することは意図していない。そこで本稿では，データセットとは異なる種類のデータを生成するGANを提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 449 Kバイト