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【数分解説】VAE : データの生成分布を学習し、潜在変数に応じて滑らかに変化する出力が欲しい Variational Auto Encoder

VAE(Variational AutoEncoder)はDeepLearningの技術によってデータの生成分布を学習し、潜在変数に応じて滑らかに変化する出力を行う手法です. 今回はVAEを9分で紹介します. ThothChildrenは数分でアルゴリズムのポイントを簡単に理解できること、メリットデメリットの把握を目指した解説を投稿する動画チャンネルです. 技術学術集積所 : ThothChildrenVideo アニメーションを目で見て理解するアルゴリズム http://www.thothchildren.com/visalgo/ Denoising AutoEncoder http://www.thothchildren.com/chapter/... DeepAutoEncoder http://www.thothchildren.com/chapter/... 参考: ThothChildren http://www.thothchildren.com/top?page=1 まとめ: V A Eはデータを生成する分布を得ることができ、異常検知や画像を生成することができる手法です. 潜在空間が密になって滑らかな画像変化を実現できる一方で、画像がややボケてしまう傾向にあります. 処理としては、中間層でノイズを与え、入力と出力の制限の他に、中間層で推定した平均と分散のあり方を制約しています.

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