引き続いて、Generative Deep Learning [1] の 6章 Normalizing Flow Models のサンプル (realnvp.ipynb)[2]を実行。
6GBしか載っていないRTX A2000でも実行できて、fitに掛かった時間は1分55秒。
得られた変換と逆変換がこちら。
RealNVPは、データ空間のうち興味のある部分は拡大し興味の無い部分は縮小する可逆な変換を学習することで、latent空間の任意の点を選ぶことが興味のある部分の中の任意の点を選ぶことになるような手段を得ることだと理解した。
Variational autocodersのところでKL divergenceを使ってlatent空間がスカスカにならないよう工夫したが、それに近いところがあるのだろうか。だが私には今のところ使い所がピンと来ない。
[1] Generative Deep Learning, 2nd Edition by David Foster, Released May 2023, Publisher: O'Reilly Media, Inc. ISBN: 9781098134181
[2] https://github.com/davidADSP/Generative_Deep_Learning_2nd_Edition
6GBしか載っていないRTX A2000でも実行できて、fitに掛かった時間は1分55秒。
得られた変換と逆変換がこちら。
RealNVPは、データ空間のうち興味のある部分は拡大し興味の無い部分は縮小する可逆な変換を学習することで、latent空間の任意の点を選ぶことが興味のある部分の中の任意の点を選ぶことになるような手段を得ることだと理解した。
Variational autocodersのところでKL divergenceを使ってlatent空間がスカスカにならないよう工夫したが、それに近いところがあるのだろうか。だが私には今のところ使い所がピンと来ない。
[1] Generative Deep Learning, 2nd Edition by David Foster, Released May 2023, Publisher: O'Reilly Media, Inc. ISBN: 9781098134181
[2] https://github.com/davidADSP/Generative_Deep_Learning_2nd_Edition
