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
   

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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
   

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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
   

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4. 引用：[3]
   4
   

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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]
   

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6. (1) VAEとは
   6
   引用[2]
   

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7. (1) VAEとは
   引用[1]
   7
   

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