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pythonでGANの勉強2 変分オートエンコーダ・畳み込みVAE - Qiita
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pythonでGANの勉強2 変分オートエンコーダ・畳み込みVAE - Qiita
pythonでGANの勉強をしていきたいと思います。 自分の勉強のメモとなります。 コードが見づらかったり、... pythonでGANの勉強をしていきたいと思います。 自分の勉強のメモとなります。 コードが見づらかったり、正しくない場合があるかもしれません。 実装については怪しい部分がありますので何か気づいたらご指摘いただければと思います。 前回はオートエンコーダについて学びました。 今回は、変分オートエンコーダについて勉強していきます。 「はじめてのディープラーニング」をもとにkerasやpytorchでも実装してみるという流れとなります。 変分オートエンコーダ (VAE) 変分オートエンコーダでは、潜在空間は学習された平均値と標準偏差を持つ正規分布として表現される。 まずエンコーダにより入力から平均ベクトル$\mu$と分散ベクトル$\sigma$を求める。 これらを基に潜在変数$z$が確率的にサンプリングされ、$z$からデコーダにより元のデータが再現される。 この$z$を調整することで連続的に変化