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【論文要約】変分オートエンコーダ(VAE)を用いた文生成 - Qiita
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【論文要約】変分オートエンコーダ(VAE)を用いた文生成 - Qiita
はじめに オートエンコーダ(AE)とは、左下の画像のように潜在変数 z にエンコードした後、もとの入力... はじめに オートエンコーダ(AE)とは、左下の画像のように潜在変数 z にエンコードした後、もとの入力と一致するようにデコードするネットワークのことです。潜在変数 z は入力 x を圧縮したものだと考えることができます。一方で、z の存在する潜在空間がどのように使われているかは分からないため、適当な z をデコードしても意味のあるデータは生成されません。 変分オートエンコーダ(VAE)は、右下の画像のように、潜在変数 z がある確率分布に従うことを仮定しています。学習時には x' が元の x と一致するように、かつ z が仮定した分布に近づくようにKL損失を設定してパラメータを更新します。これによって、仮定した分布に従う z をデコードすると、学習したデータを生成することができます。学習時には posterior collapse と呼ばれる、KL損失を小さくしようとするあまりに仮定した分