ディープラーニングの概要と手法
生成モデルであるGAN(敵対的生成ネットワーク)とVAE(変分オートエンコーダ)の違いに関する説明として、最も適切なものはどれか。
- ✓GANは生成器と識別器を敵対的に学習させることでデータを生成するのに対し、VAEはエンコーダとデコーダを用いて潜在変数の確率分布を学習し、その分布からサンプリングしてデータを生成する
- BGANは潜在変数の事後分布を明示的に近似計算することでデータを生成するのに対し、VAEは識別器との敵対的学習によって生成器を訓練する
- CGANとVAEはいずれも教師あり学習の一種であり、生成対象のラベルが学習に必須である
- DVAEは識別器を用いて生成データと実データを判別する仕組みを持つのに対し、GANはそのような識別器を持たない
解説
GANは生成器と識別器を敵対的に競わせて学習することでリアルなデータ生成を目指す。一方VAEはエンコーダで入力を潜在変数の確率分布に写像し、デコーダでその分布からサンプリングしたベクトルから元のデータを再構成するように学習する。
根拠シラバス項目: ディープラーニングの応用例 - データ生成