- 「WaveNet」について学びたいけど理解できるか不安･･･
- 「WaveNet」についてどこから学んでいいか分からない？
- 「WaveNet」を体系的に教えて！
「WaveNet」は Dilated causal convolution と呼ばれる新しい Convolution 型アーキテクチャを提案し、結合確率を効率的に学習できるようになっていますが、興味があっても難しそうで何から学んだらよいか分からず、勉強のやる気を失うケースは非常に多いです。
私は過去に基本情報技術者試験（旧：第二種情報処理技術者試験）に合格し、また2年程前に「一般社団法人 日本ディープラーニング協会」が主催の「G検定試験」に合格しました。しかし「E資格」を受験し3回不合格になった苦い経験があります。この経験より不合格になった原因を追究し学習すべき要点を整理しました。
そこでこの記事では、「WaveNet」のポイントについて解説します。
この記事を参考にして「WaveNet」のポイントが理解できれば、E資格に合格できるはずです。
<<「WaveNet」の学習のポイントについて今すぐ知りたい方はこちら
目次
1.WaveNet
WaveNetとは･･･
- Aaron van den Oord et.al.,2016らにより提案
AlphaGoのプログラム開発をしており、2014年にGoogleに買収される - 生の音声波形を生成する深層学習モデル
- Pixel CNN（高解像度の画像を精密に生成できる手法）を音声に応用したもの
- 関連記事
･ https://gigazine.net/news/20171005-wavenet-launch-in-google-assistant/
･ https://qiita.com/MasaEguchi/items/cd5f7e9735a120f27e2a
2.WaveNetの工夫
WaveNetの工夫とは･･･
- 音声処理分野ではデータ長が画像データやテキストよりも長いという問題が存在
→ 通常のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（再帰型ニューラルネットワーク）を使用すると処理が重くなってしまう。 - 深層学習を用いて結合確率を学習する際に、効率的に学習が行えるアーキテクチャを提案した。
- 時系列データに対して畳み込み（Dilated Causal Convolution）を適用する。
Dilated Causal Convolutionとは･･･
- 結合確率を効率的に学習できるようになっている。
補足） Dilated Causal Convolution ･･･直訳すると「拡張因果畳み込み」 - 仕組み：層が深くなるにつれて畳み込みリンクを離す。
- メリット
・受容野を簡単に増やすことができる。
・単純な Convolution layer と比べてパラメータ数に対する受容野が広い。
3.まとめ
最後まで読んで頂きありがとうございます。
皆様のキャリアアップを応援しています!!
コメント