ゼロから作るDeep Learning 5 生成モデル編

『ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編』（斎藤 康毅 著、講談社、2024年）は、生成モデルの理論と実装をゼロから学べる人気シリーズの第5弾です。本書は正規分布などの基礎事項から拡散モデルの仕組みに至るまでを一貫したストーリーで解説し、最終的には簡易版Stable Diffusionといった趣の画像生成AIを実装することを目指します。 本書の魅力は、生成モデルの発展を基礎から追いかけながら、理論と実装の両面で深い理解を得られる点です。数式を用いて確率分布や最尤推定を説明するステップから始まり、混合ガウスモデルやEMアルゴリズム、VAE（変分オートエンコーダ）を経て、最終的にはPyTorchを使った拡散モデルの実装に到達します。一方で、数式の展開が多いため、苦手意識のある方にはややハードルが高いと感じるかもしれません。