フィジカルAI フィジカルAIとは？ “身体を持つAI”の基本をやさしく解説
「生成AIの次」と注目されるフィジカルAI。現実世界で身体を動かすAIの基本を、従来ロボットとの違い・支える技術・業界動向の3点からやさしく整理します。
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フィジカルAI 
GAN WGAN-GP（Train Wasserstein GAN with Gradient Penalty）
WGANを改良したWGAN-GPの実装です。WGANでは重みのクリッピングにより勾配消失や勾配爆発が起きやすい課題がありました。勾配そのものに制約をかけるGradient Penaltyの手法を解説します。
GAN WGAN（Wasserstein GAN）
WGAN（Wasserstein GAN）の実装です。学習が安定しない、勾配消失が起こりやすい、モード崩壊が起こるといったGANの問題に対し、Wasserstein距離による損失計算がどう効くのかを解説します。
GAN DCGAN (Deep Convolutional GAN)
DCGAN（Deep Convolutional GAN）の実装です。畳み込みニューラルネットワークによる敵対的生成の仕組みを、最初のGANと比較しやすいようMNISTデータセットを使って解説します。
DeepLearning 最初のGAN（Generative Adversarial Networks）
最初のGAN（Generative Adversarial Networks）を実装しながら、生成モデルと敵対的生成ネットワークについて調べました。構造がシンプルなので、GANの考え方を理解する入り口としておすすめです。