LINEで送る
Pocket

勉強メモ:

 

画像分野の深層生成モデルではVAEとGANがとりわけ良い。

VAEはVariational Autoencoder の略。

(GANについては本日は省略)

 

普通のオートエンコーダでは、入力と出力を同じにするように学習をし、隠れ層は入力データを圧縮表現したものである。

 

VAEでは、入力を固定された表現に圧縮するのではなく、統計分布に変換する(平均と文さんを表現するように学習する)。

入力データが何かの分布にしたがって生成されているものであると考えれば、その分布を表現するように学習をすればよい、というアプローチ。

 

VAEについて重要な参考文献は以下

  1. Tutorial to Variational Autoencoders: https://arxiv.org/pdf/1606.05908v2.pdf
  2. Variational Auto-Encoders and Extensions: http://dpkingma.com/wordpress/wp-content/uploads/2015/12/talk_nips_workshop_2015.pdf
  3. Variational Autoencoders Explained: http://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/
  4. Introduction to variational autoencoders: https://home.zhaw.ch/~dueo/bbs/files/vae.pdf

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です