深層学習が切り拓く新しいメディア表現:超解像から動画生成まで

摘要

Convolutional Neural Network (以下CNN)に代表されrnる深層学習モデルの登場によって，コンピュータビジrnョン分野における研究のパラダイムは一変しつつある．rnある特定の問題を解く場合にヒューリスティックに特rn有のアルゴリズムを設計してきた従来のアプローチは，rn何百万ものパラメータをもつ巨大なニューラルネットrnを，大規模データセットと高速なGPU 演算を用いて学rn習させるアプローチへ置き換わるようになってきた．rnこの流れは映像メディア分野に関しても例外でなく，rn超解像や動画補間など古くから知られる信号処理分野rnの問題に対しても，CNN を用いて解くデータ駆動型のrnアプローチが有効であることが近年になって明らかにrnなってきた．