Variational Autoencorderの学習記録

自分が勉強するときのメモ書き程度のものですが記録として残します．



Autoencorderとは

教師なし機械学習の一つで，データの特徴を獲得するニューラルネットワーク．

VAEは潜在変数を確率分布に押し込めている．

生成モデルを用いて異常値検出等が行える．

画像の分布を求めたい．

→データを元に未知のデータを作りたい．

→データがもつ抽象的な表現を捉えたい．

　・高次元なデータXが存在する確率分布を求めたい．（Xが存在しそうな領域）

潜在的な意味を考えるために，潜在変数を用いる．

数字の生成の場合，文字や筆跡が潜在変数か?

既存の生成モデルの問題点

　　・何らかの分布を設定しなければならない

　　・設定した分布にモデルが対応しなければならない

　　・複数回のサンプリング

Deep Learningを生成モデルに適用して，潜在変数の分布を組み込む形を考案し，自然な画像の生成を可能にした．

...まだ深くは理解できていない．Autoencorderの知識が浅すぎるので今後の課題

参考

猿でもわかるVarational Autoencorder

https://www.slideshare.net/ssusere55c63/variational-autoencoder-64515581

Variational Autoencoder徹底解説

https://qiita.com/kenmatsu4/items/b029d697e9995d93aa24