infoGANの論文を読み，MNIST用の実装をPyTorchで行った記録です． 論文は2016年6月に出ているので1年ほど前のもの． [1606.03657] InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets タイトルを日本語…

機械学習プロフェッショナルシリーズの「深層学習」のChapter5を参考に，PyTorchでAutoEncoderの実装を行いました． パラメータとしては， 入出力層が28x28次元， 中間層が100次元， （28x28 -> 100 -> 28x28） 中間層の活性化関数はReLU， 出力層の活性化関…

GANの論文を読んだついでにMNIST用に実装しました． ネットワークには，Convolutionを使わず，多層ニューラルネットです．層の数，活性化関数やバッチ正規化などの設定はてきとうです．なのでGANもどきです． がんもどき pytorchで実装したかったので，本家…