VAE(Variational Autoencoder)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

VAE(Variational Autoencoder)とは

VAE(Variational Autoencoder)はオートエンコーダの一種で、教師なし学習の手法の1つです。VAEは、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します。

VAEは、エンコーダとデコーダの2つのニューラルネットワークで構成されています。エンコーダは、入力データを潜在変数に圧縮し、デコーダは、潜在変数から元のデータを再構成します。

VAEの特徴は、潜在変数の分布を正規分布に近似することです。これにより、潜在変数の分布を連続的に表現できるようになり、潜在変数から新しいデータを生成することが可能になります。

VAEは、画像の生成や異常検知、次元削減などに応用されています。画像の生成では、潜在変数から新しい画像を生成することができ、異常検知では、正常なデータの分布を学習し、異常なデータを検知することができます。

VAEは、深層学習の分野で広く研究されている手法の1つであり、近年では、より高度なモデルであるGAN(Generative Adversarial Network)と組み合わせて使用されることもあります。VAEとGANを組み合わせることで、より高品質な画像の生成が可能になると期待されています。

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