拡散モデル(カクサンモデル)
データ生成技術の数理
AI・機械学習- 著者:
- 岡野原 大輔(オカノハラ ダイスケ)
- 出版社:
- 岩波書店
- 出版日:
- 2023年02月21日
- ISBN:
- 9784000063432
- 在庫:
- 在庫あり
なぜ注目されているか
書籍紹介
テキストに対応する画像を生成するーー従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルの技術が注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の心から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。
技書の森解説
画像生成や音声合成の裏側で急速に存在感を増した拡散モデル (Diffusion Model) を、数理的な基盤から解説した日本語の専門書です。著者の岡野原大輔氏は Preferred Networks の共同創業者であり、深層学習研究の第一線で得た知見が凝縮されています。 DDPM やスコアマッチングといった中核的な定式化を、確率微分方程式の枠組みで統一的に導出していく構成は、断片的な論文読みでは得にくい見通しを与えてくれます。
本書は「読みやすい入門書」ではなく、数式を追いながら理論の骨格を把握するタイプの書籍です。確率論・統計力学・変分推論の基礎がある大学院レベルの読者を想定しており、微積分と線形代数だけでは途中で手が止まる箇所が出てきます。その分、読み切れば拡散モデルがなぜうまく機能するのかを構造的に語れるようになります。
生成 AI を「使う側」ではなく「原理から理解して改良する側」に立ちたい研究者やエンジニアにとって、理論の土台を固めるための一冊です。実装寄りのチュートリアルで手を動かした後、なぜその手順が正当化されるのかを遡って確認する読み方も有効です。
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