新着情報［情報工学専攻］機械学習アルゴリズム「CycleGAN」の研究で大学院生が学会受賞

「CycleGANを利用した循環的変換による連続的画像生成」

深層学習の発展により、記憶した画像や類似した画像を新たに生成できるネットワークは多く研究されています。特に、敵対的生成ネットワーク（GAN）は、本物と見分けがつかないような新たなデータを生み出す生成モデルとして、2014年にIan J.Goodfellow らによって発表され、大きく注目されました。さらに、それを発展したモデルの研究は広く進められており、GANの一種として知られているCycleGANでは、２つの画像データセット同士の関係を学習することで画像変換を実現します。
一方、このような深層モデルを使って、記憶した画像やその類似画像を自律的に次々と生成するような研究例は少なく、また深層学習の技術を取り入れた連想記憶モデルについても研究例は少ないのが現状です。そこで本研究では画像を次々と変換させるようなモデルを構築し、類似した画像の系列を生成させました。そして、この連続的画像変換の性質を力学系の観点から分析しました。