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変分オートエンコーダー - Wikipedia
変分オートエンコーダー(英: Variational Auto-Encoder; VAE)はオートエンコーディング変分ベイズアル... 変分オートエンコーダー(英: Variational Auto-Encoder; VAE)はオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムに基づいて学習される確率項つきオートエンコーダ型ニューラルネットワークである。 ニューラルネットワークを用いた生成モデルの一種であり、深層潜在変数モデルの一種でもある。 オートエンコーディング変分ベイズアルゴリズム(英: Auto-Encoding Variational Bayes algorithm; AEVB)は勾配推定値を用いた有向潜在変数モデルと推論モデルの同時最適化アルゴリズムである。 AEVBでは有向潜在変数モデル を推論モデル の導入による変分下界 最大化により最適化する。一般に変分下界の勾配 は intractable であるが、AEVBではこれをモンテカルロ法 () を用いた勾配の不偏推定量 で置き換え、確率的勾配降下法によりパラメータ