Variational Autoencoder（VAE）で生成モデル - Qiita

Variational Autoencoder（VAE）で生成モデル - Qiita

この記事はMachine Learning Advent Calender13日目の記事です。 Variational Autoencoderで生成モデル...概要を表示 この記事はMachine Learning Advent Calender13日目の記事です。 Variational Autoencoderで生成モデルを試した結果をまとめてみます。 理論はいいからどんなのか教えてよ！ テストデータXから潜在変数Zを推論して( Z|X )、ZとラベルYを元にX|Z, Yを再生成するというものです。 任意の潜在変数を入力することで、その潜在変数の表現でラベルYのXが生成できるというのが面白い点だと考えてます。 例えばこんな動画見てみてください。 MNIST SVHN これは学習されたモデルに対して、任意の潜在変数をランダムに入力することでラベル0-9のデータを生成した実験結果です。 見慣れたMNISTのデータですが、これはデータセットから切り抜いてきたものではなく、VAEが生成してるものです。 ある入力に対して得られた潜在変数を利用することで、その入力と似

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