Mathieu Blondel氏によるKernel k-meansのPythonコードがあった。 Kernel K-means. · GitHub 上記のコードはPython 2系で書かれていたので、Python 3系で動くように整理した。 Kernel K-means. · GitHub 簡単なデモンストレーションを行うnotebookは以下の通…

拡散モデルに関する備忘録として。 大量に関連リンクを集めてもそれだけで満足してしまいがちなので、この記事では少なめで。 書籍 解説論文 解説記事 解説動画 その他 実装 書籍 拡散モデル（岡野原 大輔 著） サポートページ 解説論文 [2208.11970] Unders…

はじめに AIミュージックバトル！『弁財天』が配布しているスターターキットについて、PyTorch版を作成した記事を以前書いたことがあった。 tam5917.hatenablog.com その記事の段階では、Google Colabのノートブックを用意していなかったので、今回作ってみ…

異常音検知に関して、まとめてリストしておく。備忘録。 解説論文・スライド スライド 論文 ソフトウェア データセット 書籍 コンペティション 解説論文・スライド スライド 音響信号に対する異常音検知技術と応用 音響信号に対する異常音検知技術と応用 fro…

はじめに 実装 実験 実験条件 実験結果 おわりに はじめに SNSにて、しゃをみん氏が興味深い記事をツイートされていた。 昨日書きました。「コンピューターは遂に「音の高低」を理解した」と言えるほどの大きな進歩です。【注目論文】Sinusoidal Frequency E…

はじめに スターターキットについて スターターキットが提供するモデルの概要 実装 必要なパッケージ 実装の概要 メロディ生成実験 実験条件 実験結果 実装の舞台裏やTIPS、TensorFlow版との違いなど おわりに はじめに 最近、下記のイベントが開催されるこ…

はじめに 事前準備 実装の概要 環境音合成実験 実験条件 実験結果 実装の舞台裏など おわりに はじめに 以前、Onoma-to-Waveを実装した記事を書いたことがあった： tam5917.hatenablog.com Onoma-to-Waveとはオノマトペ（文字列）を環境音（スペクトログラム…

はじめに 事前準備 ソースコード 実装の概要と動かし方 補助的に作成したモジュールの概要 おまけ：訓練済みモデルのリリース 環境音合成実験 音響イベントによる条件付けなし 音響イベントによる条件付けあり 実装の舞台裏とかTIPS おわりに 参考文献 はじ…

wav2pixというGANの派生モデルがある。 要するに、音声から顔画像を生成するgeneratorを持つGANである。 図1: wav2pixのネットワーク構成 qiita.com wav2pixの実装はgithub上に見つかるのだが、いかんせんpython2系で実装されておりイマイチだったので、 こ…

はじめに scikit-learn 1.0の新機能として、OC-SVMのオンライン版が紹介されている。 scikit-learn.org オンライン化のご利益は訓練時間の大幅な削減である。 そこで本記事では、「結局オンライン化でどれくらい速くなったの？」という疑問に答えるべく、オ…

はじめに 先の記事 tam5917.hatenablog.com にてカーネルPCAに基づく外れ値検知を実装したが、計算量が多く使い物にならない。 そこで本記事では、 tam5917.hatenablog.com の記事にある、データセットのサブサンプリングを組み込むことで計算量を減らしつつ…

はじめに カーネル主成分分析を用いて外れ値検知ができるので、それを実装してみたということ。 カーネル主成分分析を外れ値検知に使うとは？ 以下の論文にすべて書いてある（説明の手抜き！）。 Heiko Hoffmann, "Kernel PCA for novelty detection," Patte…

はじめに Random Projection Outlyingnessとはなにか？ depthについて outlyingnessについて Random Projection Outlyingness (RPO) 実装 PyODのインストール RPOクラス Toy example ベンチマーク 参考文献 はじめに データ分布に対する各サンプル点の外れ度…

はじめに 外れ値検知の代表的な手法であるkNN, LOF, OC-SVM, Isolation Forestについて、ベンチマークを測定するスクリプトを作成した。 各手法は外れ値検知ライブラリのPyODに実装されており、今回はOptunaによるハイパーパラメータ探索も入れている。 PyOD…

はじめに "Rapid Distance-Based Outlier Detection via Sampling" という論文の中で提案された手法を、外れ値検知のためのPythonライブラリ PyOD のフォーマットに落とし込んで、手軽に使えるように実装したということ。併せてベンチマークデータを用いて性…

はじめに PySimpleGUIの応用シリーズ。スクリプトの動作の様子は以下の通り。wavファイルを音声認識して、複数話者で音声合成するデモ（最初はデフォルトのテキストで合成） pic.twitter.com/CYX5pw0qiX— mat (@ballforest) September 5, 2021 本記事の趣旨…

はじめに 2021年8月22日現在、Pythonの異常検知用パッケージであるPyODにガウス混合モデル（Gaussian Mixture Model; GMM）ベースの 異常検知が実装されていなかったので、それを実装したということである。 PyODのインストール pipでインストール可能である…

はじめに 教師なし異常検知の機械学習モデルの一つとして、"Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model" （以降DAGMM）が知られている。 今回はこれを、異常検知/外れ値検知のためのPythonパッケージPyODの仕様に沿った形で、PyTorchにより実装したというこ…

はじめに 教師なし異常検知の機械学習モデルの一つとして、"One-Class Neural Network" （以降OC-NN）が知られている。 今回はこれを、異常検知/外れ値検知のためのPythonパッケージPyODの仕様に沿った形で、PyTorchにより実装したということである。 異常検…

はじめに 外れ値検知の機械学習モデルの一つとして"Deep SVDD" が知られている。 今回はこれを、異常検知/外れ値検知のためのPythonパッケージPyODの仕様に沿った形で、PyTorchにより実装したということである。 外れ値検知は1クラス分類と捉えることができ…

はじめに 異常検知（外れ値検知）のための便利なPythonパッケージとしてPyODが存在する。 pyod.readthedocs.io github.com クラシックな手法から比較的最先端の手法まで実装されており、インタフェースも使いやすいのでオススメできる。 2021年8月9日現在、P…

サーベイ論文 Normalizing Flows: Introduction and Ideas (2019) URL Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference (2019) URL 代表的なもの NICE: Non-linear Independent Components Estimation (2014) URL MADE: Masked Autoencoder for…

Kingma氏が第１著者の論文を（独断と偏見で）抜き出してまとめておく。 Adam: A Method for Stochastic Optimization Auto-Encoding Variational Bayes Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models Improved Variational Inference with Inverse …

はじめに 密度比推定の文献については、すでに山田氏による素晴らしいまとめ記事がある。同記事「はじめに」より、確率密度比推定の有用性を引用すれば、 パターン認識、ドメイン適応、外れ値検出、変化点検出、次元削減、因果推論等の様々な機械学習の問題…