Conditional VAEにおけるdlnetwork の入力層数に関して

現在、Conditional VAE　のお勉強をしています。

ラベルと画像の２つを入力としております。

レイヤーグラフをdlnetworkに変換する際、以下のコードでエラーが生じ、エラーコメントでは

入力層が多すぎるということなのですが、「dlnetwork」は入力が１つでないといけないのでしょうか。

MSTLAB R2019b　では無理ということでしょうか？

ご教授頂けると幸いです。よろしくお願いいたします。

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encoderNet = dlnetwork(lgraph＿Discriminator);

原因:

ネットワーク: 入力層が多すぎます。ネットワークは 1 つの入力層をもたなければなりません。

入力層を検出しました:

層 'input_encoder'

層 'labels'

Answer 1

[Kenta]

https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74974-conditional-vae-variational-auto-encoder-vae

こちらでconditional vaeが実行可能です。よろしければお試しください。

[eri matsuyama]

ありがとうございます。

素晴らしくて驚きました。

R2020aでは上手く実行できたのですが、R2019bでは質問内容に記載した

通りのエラーが出てしました。やはりバージョンをあげることは、必須かと思い

検討しております。

[Kenta]

よかったです、試していただきありがとうございます。

VAEだと仕組み上、輪郭などがぼやけたりするので、conditional GANとかのほうが良いかもしれません。

いずれにせよ、おっしゃるようにバージョンアップは必要な気がします。

[eri matsuyama]

ありがとうございます。

まずは、ご提示頂いたコードで、お勉強させて頂きます。

大変、ありがたく思います。

condition GANに関しては、その次のお勉強として進めたいと

思います。まずは、バージョンアップをいたします。

今後とも、どうぞよろしくお願いいたします。

[Kenta]

ありがとうございます。頑張ってください。わかりにくい記述がございましたらまた教えてください。訂正しておきます。

Answer 2

[Naoya]

dlnetwork 1つにつき 入力層は 1つのみ設定することができます。

別のAnswers の情報となりますが以下についても参考になれるかもしれません。

dlnetwork with two inputs

[eri matsuyama]

ありがとうございます。

dlnetwork 　の入力はR2020a では　2つ入力でも上手く実行出来るのですが、

R2019bでは、エラーが発生いたしますので、質問させて頂きました。