地域/情報研究室

7/12に第8回学生ゼミが開催されました。

今回は12章の変分オートエンコーダーについてD3の邱さんが、敵対的生成ネットワークと正規化フローについてB4の坂番さんから発表がありました。

変分オートエンコーダーでは今まで扱ったモデルに比して導出が難しいモデルでしたが、モデルの目的や仮定、損失の導出や役割などを皆で議論しながら丁寧に追っていくことで、理解しやすくなったと思います。また、今回の中でVAE、GAN、正規化フローといった複数の生成モデルについて触れ、それぞれの仮定や特徴などを学ぶことができ、生成モデルへの理解を深めることができました。

今回で夏のゼミは最終回になります。皆さん約3ヶ月間お疲れ様でした。

次のゼミは研究室ゼミで、B4の2人が卒業論文の中間審査に向けた発表を行います。

In this seminar, Qiu-san gave a presentation on the variational autoencoder in Chapter 12, and Sakaban-san gave a presentation on the adversarial generative network and normaliing flow.

The variational autoencoder model was more difficult to derive than the models we have dealt with so far, but I think it became easier to understand by following it carefully as we all discussed the purpose of the model, assumptions, derivation of losses, roles, and so on. We also touched on several generative models such as VAE, GAN, and normalizing flow, and were able to learn about the assumptions and characteristics of each, deepening our understanding of generative models.

This will be the last seminar of the summer. I would like to thank everyone for their hard work over the past three months.

The next seminar will be a laboratory seminar, where two fourth-year students will give presentations for the mid-term review of their graduation theses.

投稿者｜M2片山

去る7月8日、ここ地域/情報研究室で1日遅れの七夕飾りつけを行いました。

30度を超える暑さの中、100均まで買い出しに行き、いざ願い事を記入。

僕は5月に痛めてしまった爪の回復をお祈りしました。はやく元通りになるといいなあ。読者のみなさんの願いも星に届きますように。

願い事が叶うよう、暑さに負けず研究に励んでいきます！

On July 8, we held a Tanabata decoration event at the Regional Planning and Information Laboratory.

Despite the intense heat, we went shopping to the 100-yen shop and wrote our wishes in strips of paper.

By the way, I prayed for the recovery of my fingernail that I hurt in May. I hope it will be back to normal soon. I hope that the wishes of our readers will also reach the stars☆!

Despite the heat, I will keep working hard on my research so that my wish will come true!

投稿者|嶋野

7/5に第7回学生ゼミが開催されました。

今回は深層学習の内容から離れ、片山さんから研究で必要となるツールについての説明をしていただき、実際に環境構築からPyTorch(※)の公式チュートリアルの実行までを行いました。

SSHでの研究室のGPUサーバーやGithubとの接続、Dockerによる仮想環境の構築など、一人で行うには骨の折れる工程を先輩方に丁寧に教えていただけて、頭が上がりません。

やり方を忘れない内に復習しておこうと思います。

次回は前回のゼミで扱った12章「生成モデル」の続きの、GANや正規化フローについて扱います。

※PyTorch…Python向けのオープンソース機械学習ライブラリ。近年最もシェアが高い。本研究室では主にこれを使ってモデルの構築、学習を行う。

We learned how to use the tools such as Git, Github, Docker and PyTorch(※), which are necessary for research from Katayama-san.

It is very painstaking work for those with no experience of using such tools to make SSH connections to servers and build virtual environments with Docker, so I truly appreciate that the senior staffs taught me those tasks carefully from the very beginning!

The next seminar will deal with GANs and normalization flows in Chapter 12 of ‘Deep Learning’.

※PyTorch…Open source machine learning library for Python. It has the largest market share in recent years. In our laboratory, we mainly use it to build and train models.