2020/3/15: youtubeのコメントによるご指摘を頂き,6ページの図を差し替えました
AEとVAE変分オートエンコーダーとは第7回 B3勉強会2019/2/21長岡技術科学大学自然言語処理研究室 吉澤 亜斗武
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参考文献・資料[1] IIBMP2016:深層生成モデルによる表現学習https://www.slideshare.net/pfi/iibmp2016-okanohara-deep-generative-models-for-representation-learning[2] @kenchin110100:AutoEncoder, VAE, CVAEの比較 〜なぜVAEは連続的な画像を生成できるのか?〜https://qiita.com/kenchin110100/items/7ceb5b8e8b21c551d69a[3] 渡辺澄夫:オートエンコーダーhttp://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab/Renshu_3.pdf2
(1) VAEとは・Auto-encoder教師なし学習の一つ識別モデル(Discriminative model)のニューラルネット入力を受けて出力が決定論的に決まる非線形の次元圧縮が可能(線形は主成分解析)3
引用:[3]4
(1) VAEとは・Variational Auto-encoder教師なし学習の一つ生成モデル(Generrative model)のニューラルネット入力を受けて出力が確率的に決まるELBOを最大化5引用[1]
(1) VAEとは6引用[2]
(1) VAEとは引用[1]7