時系列データでVariational AutoEncoder keras - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワークはじめに 前回の記事で時系列入力に対するオートエンコーダーを組んだ。 aotamasaki.hatenablog.com 今回は潜在変数を正規分布に押し込むというVariational AutoEncoderを組んでみた。CNNとVAEを組み合わせる記事は割と見つかるのに、RNNとなったとたん見つからないものである。 データはMNISTであるが後述するように、時系列だと見なして入力した。 まずはモデルとデータの概要を説明する。そのあと、結果で再構成された数字と生成された数字の例を示す。最後に、潜在変数Zが正規分布になっているのか確かめる。 はじめに モデルの概要 データの概要 結果 Zは本当に正規分布をしているのか？ まとめ 参考文献 モデルの概要 また、赤字で示した損失関数についての数式は以下のようになっている。詳しくは最後に示す参考文献を見ていただきたい。 コードはこんな感じ def
