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機械学習(ディープラーニング)の応用例

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回答 2

投稿 2017/11/23 11:42

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simasimaa

score 27

画像A→A'
B→B'
C→C'、、、
→を関数、画像AからA'を作り出す関数だとします.
A'、B'、C'、、、からA,B,Cの画像を出したいのですがディープラーニングのどういう技術をどう使えばいいか、思いつく案を教えてください。

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  • mkgrei

    2017/11/23 12:56

    非可逆なら、一意性がないものを出そうとしていることになりますが…。許容に関する評価値はどのようなものですか?

    キャンセル

  • simasimaa

    2017/11/23 13:29

    Aは地質構造、A'は波の振幅のコンター図です。

    キャンセル

  • simasimaa

    2017/11/23 13:29

    こういうこととはちがうでしょうか

    キャンセル

回答 2

0

人間が解釈できるような結果がでるかどうかはわかりませんが、なんとか一意性を入れるためにこういうことが参考になるかもしれません。
https://elix-tech.github.io/ja/2017/10/15/adversarial.html
https://qiita.com/ohnabe/items/dc915c06ef37a2d30799

投稿 2017/11/23 13:45

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  • 2017/11/23 14:24

    すいません、A→A'は一意に決まります。ただ、A’からAを直接出す論文は見たことが無かったので非可逆としてしまいました

    キャンセル

  • 2017/11/23 14:30

    A'→Aが一意ではないのなら、A'→{A1, A2, A3,...}から1つ決めるための評価関数が必要ではないかと申し上げているのです。
    A'→Aも一意に決まりますか?

    キャンセル

  • 2017/11/23 14:52

    論文はありませんが、理論上、一意に決まる気がします。

    キャンセル

  • 2017/11/23 15:04 編集

    それなら単純に、
    X={A', B', ...}, y={A, B, ...}
    として学習できるのではないでしょうか?

    画像同士なら畳み込みニューラルネットワークを使うのが一般的な気がします。
    イメージとしてオートエンコーダのようなものでしょうか。https://deepage.net/deep_learning/2016/10/09/deeplearning_autoencoder.html

    ただ、CT/MRIとかのような信号処理なら、機械学習ではない方が精度がよい気がします。

    キャンセル

0

A→A'が一意に求まることと、逆変換ができるかということは直接関連しないかと思います。
ハッシュ関数の例をみても明らかです。

端的にいうと、ディープラーニングの技術を使えば18禁な動画のモザイクを外せますか?と聞かれているようなものだと感じます。
十分な学習データがあれば、元に近いデータを作ることはできるのではないでしょうか、といった印象です。

投稿 2017/11/23 14:34

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  • 2017/11/23 15:20

    超解像とかがキーワードになるでしょうか。
    https://software.intel.com/en-us/articles/an-example-of-a-convolutional-neural-network-for-image-super-resolution
    https://arxiv.org/pdf/1612.07919.pdf

    キャンセル

  • 2017/11/23 16:47

    超解像は対象とするデータの正解は失われているため、まさに機械学習によりパラメータを探索することで効果をあげられそうな内容ですね。
    これまで(おそらく)メーカーの技術者による試行錯誤で導出していたパラメータをエレファントに探し出すための有効な手法だと思います。

    本件では、A→A'と、A'→Aがお互いに単射のようであるということで、逆関数を求めることは可能なように思います。
    その手法としてCNN等が適切なのかは実際のデータ特性が不明なため分かりませんが、解析的に解く方が用意するデータは少なくすみそうに感じます。

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