VAE

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

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1. 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
2. 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.pdf 2
3. (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
4. 引用：[3] 4
5. (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]
6. (1) VAEとは 6 引用[2]
7. (1) VAEとは 引用[1] 7