注目科学技術マップで分析 データ一覧
NISTEP注目科学技術 - 2020_E130

概要
ディープラーニング手法の一つである、敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks）
少し前から評判になっているので、詳細は解説する必要はないと思われるが、単なる機械学習や画像生成の手法としてだけでなく、人間が脳内で行っているリハーサルのモデル化や他者とのインタラクションモデルとしても活用できるような、幅広い応用範囲がある。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
ID 2020_E130
調査回 2020
注目/兆し 2020
※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。
所属機関 大学
専門分野 情報通信
専門度 -
2020年調査にはこの項目はありません。
実現時期 10年未満
分析データ 推定科研費審査区分（中区分） 61 （人間情報学）
分析データ クラスタ 46 （データサイエンス/機械学習・AI）
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
機械学習以外の分野の人たちが、柔軟かつ簡便に使えるモデリングツールの開発。
また、現状ではできあがったモデルの構造を分析することができないので、ディープラーニングのモデルを構造分析する手法。
まだ、モデルをリアルタイムに発展させていくことができないため、逐次学習のための手法。