拡散モデル データ生成技術の数理

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  • 岩波書店 (2023年2月21日発売)
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Amazon.co.jp ・本 (148ページ) / ISBN・EAN: 9784000063432

作品紹介・あらすじ

テキストに対応する画像を生成する――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。

感想・レビュー・書評

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  • 拡散モデルの理論的背景を知る上では必須の数学書。

  • 系・院推薦図書 3系(情報・知能工学系)
    【配架場所】 図・3F開架 
    【請求記号】 007.13||OK
    【OPACへのリンク】
    https://opac.lib.tut.ac.jp/opac/volume/468174

  • ちょっとした画像にノイズを加える、その逆を行って画像を生成する

  • 請求記号 417/O 45

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著者プロフィール

Preferred Networks 共同創業者2010年、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了(情報理工学博士)。在学中の2006年、友人らとPreferredInfrastructureを共同で創業。また2014年にPreferred Networksを創業。現在はPreferred Networksの代表取締役CERおよびPreferredComputational Chemistryの代表取締役社長を務める。

「2022年 『AI技術の最前線 これからのAIを読み解く先端技術73』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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