機械学習の基礎および深層学習の応用（画像認識、自然言語処理、生成モデル、深層強化学習等）
生成モデルであるVAE（変分オートエンコーダ）とGAN（敵対的生成ネットワーク）の違いに関する記述として正しいものはどれか。
- ✓VAEは潜在変数の確率分布への符号化と復号を行い、再構成誤差とKLダイバージェンスからなる損失を最小化するのに対し、GANはGeneratorとDiscriminatorの敵対的学習によりデータ分布を近似し明示的な尤度計算を行わない
- BGANはエンコーダとデコーダを用いて明示的にデータの尤度を計算するのに対し、VAEは識別器との敵対的学習によって学習する
- CVAEとGANはいずれも識別器（Discriminator）を用いて生成データの真偽を判定する点で同一の仕組みである
- DVAEは敵対的学習のみによって学習され、GANは変分下限（ELBO）を最大化することで学習される
解説
VAEはエンコーダ・デコーダ構造を持ち再構成誤差とKLダイバージェンス項からなる変分下限を最大化して学習するのに対し、GANはDiscriminatorとの敵対的な枠組みで学習し明示的な尤度計算を行わない点が本質的な違いである。
根拠シラバス「深層学習の応用/生成モデル」