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conditional variational autoencoder (CVAE) のM1+M2におけるq(y|x)の推定方法

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tanshoko

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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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回答 1

0

http://musyoku.github.io/2016/07/02/semi-supervised-learning-with-deep-generative-models/


何を知りたいのでしょうか?
参考にされたものを列挙していただけないと答えようがないような。

実装の異なる点は抽出できたが、理論と照らし合わせてどれが最適かが疑問でしょうか?

それとも全体像を把握できないからどう実装すればいいのかわからないのでしょうか?

投稿

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  • 2018/04/18 13:55

    http://musyoku.github.io/2016/07/02/semi-supervised-learning-with-deep-generative-models/
    http://cympfh.cc/paper/VAE.html
    http://nnormandin.com/science/2017/07/01/cvae.html
    https://qiita.com/kenchin110100/items/7ceb5b8e8b21c551d69a
    https://qiita.com/ysasaki6023/items/119ed018d9f40bb05df9
    https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html
    https://github.com/rarilurelo/keras-VAE
    https://project.inria.fr/decore/files/2017/03/vae-decore.pdf
    https://pdfs.semanticscholar.org/e102/ccd83b7b95c33b7fc08c0ea0ad74174cee2a.pdf
    http://dpkingma.com/wordpress/wp-content/uploads/2014/10/2014-09_deep_prob_models_workshop_nomovies.pdf
    この他にもいくつかありますが、今列挙できるものはこのくらいです。

    今疑問があるものとしては、
    ・CVAEの損失関数(対数尤度)の実装方法
    ・そもそもの全体のモデル(入力は何で、中間層は何なのかなど)
    →さまざまな資料があるのに、いくつかモデルがあるためよくわからない
    ・どのようにyを推定するのか
    です。

    解きたい課題としては、少ないラベル付きデータと多くのラベルなしデータを用いて、ラベルなしのテストデータにラベルを付けて、高い精度を出すことです。
    解答をしていただく際に、疑問点など出てきましたら、再度質問をよろしくお願いします。

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