PRML Figure 5.21 を再現するコード - めもめも何の話かというと A Neural Representation of Sketch Drawings でスケッチの次のストロークを予測するモデルとして、混合ガウス分布が使われており、ガウス分布の混合係数、平均、分散を Latent Variable z を入力とする RNN で計算するという手法が用いられています。 上図のデコーダ部分の出力 y が混合係数、平均、分散にあたります。その後、この分布から次のストロークのサンプルを取得することで、非決定的に画像を生成します。 このモデルは、Bishop先生のMixture Density Networksが元ネタになっており、PRMLにも解説があります。そこで、勉強のためにPRMLで紹介されているサンプルをTensorFlowで実装してみました。 モデルの説明 座標 x に依存して、平均と分散が変化する正規分布 を3つ混合したモデルを考えます
