ゼロから作る Deep Learning 5(ゼロカラツクルディープラーニングゴ)

人気シリーズの第 5 弾。生成モデルの今を実装する!
人気シリーズの第 5 弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「 Stable Diffusion 」のような画像生成 AI を完成させます。技術の面白さは細部にありますーーゼロから作る、数式に挑む。

画像やテキストを生み出す生成モデルが急速に実用化される一方で、その内部で何が起きているのかを原理から追える日本語書籍はまだ多くありません。シリーズ第 5 巻となる本書は、変分オートエンコーダ (VAE) 、拡散モデル (Diffusion Model) といった生成モデルの中核技術を、フレームワークに頼らず Python で一から実装していくという、シリーズ一貫のアプローチで解説します。

シリーズ第 1 巻で順伝播と逆伝播を手で組んだ経験がある読者であれば、その延長線上として読み進められる構成になっています。数式を眺めるだけでは曖昧になりがちな「ノイズを加えてから復元する」という拡散モデルの直感が、コードを 1 行ずつ書くことで腑に落ちていきます。生成 AI を道具として使うだけでなく、その動作原理に確信を持ちたいエンジニアや研究者志望の学生に向いた一冊です。

ただし本書はシリーズの積み重ねを前提としており、深層学習の基礎 (勾配計算、最適化、 CNN) を理解していない段階で読むと消化不良を起こしやすい点には注意が必要です。第 1 巻で原理を押さえてから本書に進む、というシリーズの設計意図に沿った読み方が一番効率的です。