輪読会: ゼロから作るDeep Learning ❺ 〜生成AI編〜

概要

ゼロから作るDeep Learning ❺ 〜生成AI編〜を読んで画像生成AIの中身を学ぼう！

諸々の資料置き場

4/27 キックオフ

スケジュール決め

毎週土曜日 18:00〜19:30

メンバー割り振り

基本2人1組

発表方針

一旦スライド．やってみて考える

5/11 ステップ1:正規分布(makudara, 愛計)

5/x ステップ2:最尤推定(ほんま, uza)

5/x ステップ3:多次元正規分布(前竹, ゆーき)

5/x ステップ4:混合ガウスモデル(makudara, 愛計)

5/x ステップ5:EMアルゴリズム(ほんま, uza)

5/x ステップ6:ニューラルネットワーク(前竹, ゆーき)

5/x ステップ7:変分オートエンコーダ(makudara, 愛計)

5/x ステップ8:拡散モデルの理論(ほんま, uza)

5/x ステップ9:拡散モデルの実装(前竹, ゆーき)

5/x ステップ10:拡散モデルの応用(makudara, 愛計)