ディープラーニングの概要と手法
生成モデルの1つである拡散モデル(Diffusion Model)の説明として、最も適切なものはどれか。
- A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モデル
- B入力データを低次元の潜在変数に圧縮し、その潜在変数から元のデータを再構成するように学習するモデル
- C系列データを再帰的に処理し、直前の出力を次の時刻の入力として用いながらデータを生成するモデル
- ✓データに段階的にノイズを加えていく過程と、そのノイズを段階的に除去して元のデータ分布を復元する過程を学習することでデータを生成するモデル
解説
拡散モデルは、元のデータに徐々にノイズを加えて完全なノイズに近づける拡散過程と、そのノイズを段階的に除去して元のデータ分布を復元する逆拡散過程を学習することで、新しいデータを生成する生成モデルである。
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