Generative Art 2015 (GA 2015) という会議で 3D 印刷作品の展示と発表をするためにヴェネチアにきた． ここでニューラルネットをつかった研究にであうとはかんがえていなかったが，深層学習 (deep learning) をつかったものまであった．
Rodorigo Setti の発表は，deep belief net をつかって多数の写真を教師なし学習させ，えられたネットワークに近代絵画をみせると，目や動物が想起されてそこにかさねあわせられる (かさねあわせた画像がえられる) というものだ． いろいろな例が画像のかたちでしめされる． ちょっと質問してみたが，正確にどういう方法をつかったのかまではそれではわからなかった． しかし，通常の autocoding では出力画像を逆伝搬させて一致するように学習するのに対して，逆伝搬させた画像をそのままとりだしたということのようだ． それにしても，いろいろくふうしなければ，紹介されたようなインパクトのある画像にはならないだろう．
Mohamd Zaghloul の発表は，いろいろな構造の建物をニューラルネットにみせて自己組織マップをつくり，それによって建物のかたちのちかさをきめようというものだ． ネットワークの構造はまえの研究とくらべるとはるかに単純だが，自己組織マップをうまく利用しているようにみえる． かたちの比較には単純なネットワークでよいのだろうが，より高次の特徴で分類するときには，多層のネットワークをつかうとよいのかもしれない．
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