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変分オートエンコーダ (VAE)

ディープラーニングの手法 深層生成モデル 変分オートエンコーダ (VAE)

変分オートエンコーダ (VAE)

変分オートエンコーダ (VAE)とは、訓練データの特徴を学習し、似たような画像を作成する生成モデルの一種です。

VAEはエンコーダとデコーダからなり、エンコーダで元の画像を潜在変数に落とし込みます。そして、デコーダで潜在変数から画像を生成します。この潜在変数が元のデータの特徴を表すような分布になっています。この潜在変数を数学的に直接求めるのは非常に困難ですが、ニューラルネットワークを用いて近似することができます。

クイズ

以下の文章を読み,空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ. 自己符号化器(Autoencoder)は入力データの抽象的な特徴を表現する潜在変数を獲得するアルゴリズムであるが,変分自己符号化器 (VAE, Variational Auto Encoder)ではこの潜在変数を(ア)という構造に押し込める。
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    潜在変数に確率分布を用いることで、オートエンコーダーよりもVAEの方がデータの抽象的な特徴である潜在変数の構造が分かりやすくなっています。 (参考:G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-2 P216-217) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P178-179)

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