conditional variational autoencoder (CVAE) についてです。
現在、M1+M2(参考:Semi-supervised Learning with Deep Generative Models)の実装をしようとしているのですが、国内外のさまざまなブログ、pdfなどを見ても、どれもモデルがバラバラであるため、全体の概要が掴めません。
特に、入力xからラベルを推定する部分 q(y|x) が、学習させたモデルのどの部分にxを入れてyを出力するのかわかりません。(M1+M2のモデルは、入力がxとyの二つであり、yを推定するためのネットワークがないため)
どなたかわかる方がいらっしゃいましたら、全体の概要と、q(y|x) の推定の方法を教えていただきたいです。
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2018/04/18 04:55