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変分オートエンコーダ (VAE)

Variational Autoencoder

変分オートエンコーダは、潜在変数を確率分布として扱う生成モデルです。データを圧縮・復元しつつ、潜在空間からサンプリングを行うことで新しいデータを生成できます。

詳しい説明

変分オートエンコーダは、データを圧縮して復元するオートエンコーダを確率的に発展させたモデルです。単なる圧縮・復元だけでなく、潜在変数が確率分布に従うように学習するのが特徴です。

潜在空間上でサンプリングを行うことで、新しいデータを生成する能力を持ちます。例えば、顔画像のデータセットから学習すれば、実在しない人物の顔を生成することが可能です。生成モデルの代表的な手法の1つです。

G検定では、生成モデルとしての位置付けや、通常のオートエンコーダとの違いが問われます。オートエンコーダは次元削減やノイズ除去に使われますが、変分オートエンコーダは特に生成能力に長けている点が重要です。