Week 9
$$\gdef \sam #1 {\mathrm{softargmax}(#1)}$$
$$\gdef \vect #1 {\boldsymbol{#1}} $$
$$\gdef \matr #1 {\boldsymbol{#1}} $$
$$\gdef \E {\mathbb{E}} $$
$$\gdef \V {\mathbb{V}} $$
$$\gdef \R {\mathbb{R}} $$
$$\gdef \N {\mathbb{N}} $$
$$\gdef \relu #1 {\texttt{ReLU}(#1)} $$
$$\gdef \D {\,\mathrm{d}} $$
$$\gdef \deriv #1 #2 {\frac{\D #1}{\D #2}}$$
$$\gdef \pd #1 #2 {\frac{\partial #1}{\partial #2}}$$
$$\gdef \set #1 {\left\lbrace #1 \right\rbrace} $$
% My colours
$$\gdef \aqua #1 {\textcolor{8dd3c7}{#1}} $$
$$\gdef \yellow #1 {\textcolor{ffffb3}{#1}} $$
$$\gdef \lavender #1 {\textcolor{bebada}{#1}} $$
$$\gdef \red #1 {\textcolor{fb8072}{#1}} $$
$$\gdef \blue #1 {\textcolor{80b1d3}{#1}} $$
$$\gdef \orange #1 {\textcolor{fdb462}{#1}} $$
$$\gdef \green #1 {\textcolor{b3de69}{#1}} $$
$$\gdef \pink #1 {\textcolor{fccde5}{#1}} $$
$$\gdef \vgrey #1 {\textcolor{d9d9d9}{#1}} $$
$$\gdef \violet #1 {\textcolor{bc80bd}{#1}} $$
$$\gdef \unka #1 {\textcolor{ccebc5}{#1}} $$
$$\gdef \unkb #1 {\textcolor{ffed6f}{#1}} $$
% Vectors
$$\gdef \vx {\pink{\vect{x }}} $$
$$\gdef \vy {\blue{\vect{y }}} $$
$$\gdef \vb {\vect{b}} $$
$$\gdef \vz {\orange{\vect{z }}} $$
$$\gdef \vtheta {\vect{\theta }} $$
$$\gdef \vh {\green{\vect{h }}} $$
$$\gdef \vq {\aqua{\vect{q }}} $$
$$\gdef \vk {\yellow{\vect{k }}} $$
$$\gdef \vv {\green{\vect{v }}} $$
$$\gdef \vytilde {\violet{\tilde{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vyhat {\red{\hat{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vycheck {\blue{\check{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vzcheck {\blue{\check{\vect{z}}}} $$
$$\gdef \vztilde {\green{\tilde{\vect{z}}}} $$
$$\gdef \vmu {\green{\vect{\mu}}} $$
$$\gdef \vu {\orange{\vect{u}}} $$
% Matrices
$$\gdef \mW {\matr{W}} $$
$$\gdef \mA {\matr{A}} $$
$$\gdef \mX {\pink{\matr{X}}} $$
$$\gdef \mY {\blue{\matr{Y}}} $$
$$\gdef \mQ {\aqua{\matr{Q }}} $$
$$\gdef \mK {\yellow{\matr{K }}} $$
$$\gdef \mV {\lavender{\matr{V }}} $$
$$\gdef \mH {\green{\matr{H }}} $$
% Coloured math
$$\gdef \cx {\pink{x}} $$
$$\gdef \ctheta {\orange{\theta}} $$
$$\gdef \cz {\orange{z}} $$
$$\gdef \Enc {\lavender{\text{Enc}}} $$
$$\gdef \Dec {\aqua{\text{Dec}}}$$
レクチャーパートA
識別リカレントスパースオートエンコーダーとグループスパース性について議論しました。スパース符号化と識別タスクの訓練をどのように組み合わせるかが主な考え方でした。LISTAに似たリカレントオートエンコーダとデコーダを用いてネットワークを構成する方法を説明しました。次に、グループスパース性を用いて不変な特徴を抽出する方法について議論しました。
レクチャーパートB
ここでは、自律制御のための世界モデルについて、ニューラルネットワークのアーキテクチャや学習スキーマを含めて説明しました。次に、世界モデルと強化学習(RL)の違いについて述べました。最後に、エネルギーベースモデルの観点からGAN（Generative Adversarial Networks）について対照学習を用いて検討しました。
演習
今週の演習では、GAN（Generative Adversarial Networks）と、それがどのようにして現実的な生成モデルを生成できるかを探りました。次に、2つのネットワークの主な違いを強調するために、GANと第8週で紹介したVAEを比較しました。次に、GANのモデルの限界について議論しました。最後に、PyTorchの例であるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)のソースコードを見ました。
Shiro Takagi