Variational Autoencoder徹底解説 - Qiita

とします。これはReconstruction Errorと呼ばれます。入力したデータになるべく近くなるように誤差逆伝播法で重みの更新を行うことで学習することができます。 1-2. Variational Autoencoder(VAE) VAEはこの潜在変数$z$に確率分布、通常$z \sim N(0, 1)$を仮定したところが大きな違いです。通常のオートエンコーダーだと、何かしら潜在変数$z$にデータを押し込めているものの、その構造がどうなっているかはよくわかりません。VAEは、潜在変数$z$を確率分布という構造に押し込めることを可能にします。 イメージは下記です。 まだよくわかりませんね。実際にプログラムを動かしたものを見ると少しイメージが湧くかと思います。 まずは入力と出力を対比させてみます。（これは$z$の次元を20に設定して学習したものです。）ちょっとぼやっとしていますが、元の形

[NEXTAltair]

さっぱりわからない

[stealthinu]

VAEについての解説。すごく丁寧に解説されてて勉強になる。多様体仮説のスイスロールってこれなにが元の話なんだろ。

[morioka]

やってみないとなー

[I_eric_Y]

VAE