# はじめに 2018年はグラフを扱う深層学習(**GNN; graph neural network**)が大きく発展した1年でした. その一方で, 提案される手法が多くなるに連れて, それぞれの関係性や全体像が見えづらくなっている印象があります. その問題を受けてか, 年末頃からこのような図を含むサーベイ論文[1-3]がarXivに立て続けに登場していたので, その内容をまとめてみました....

# はじめに **Flowベース生成モデル**という深層生成モデルをご存知でしょうか？ 他の深層生成モデルであるGANやVAEなどと比べると知名度は劣りますが, 以下のような特徴があります. - データの尤度が求められる - その尤度を直接最大化することで学習ができる - 逆変換ができる 詳しくはこれから述べていきますが, これらの特徴が有用になる場面もあるでしょう. ということで, 本記...

# はじめに 2019年も終わりということで, 深層学習・機械学習分野の論文で年間ベスト的なものを選ぶ企画がいくつか出ています. - [Twitterで振り返る2019年のDeep Learning論文（前編） - Qiita](https://qiita.com/kzykmyzw/items/0316cef4a901e9430b8f) - [2019年, 俺の読んだ論文50本全部解説(俺的ベ...