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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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VAEにおける潜在変数の役割がわからない

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2021/06/24 21:28

①変分オートエンコーダ(VAE)の勉強をしている中で、潜在変数が実際にはどのような役割を担っているかが分からず、困っています。

②また、潜在変数の次元数を変化させることで、なぜ画像の解像度の鮮明さが変わるのかがわかりません。

ご教授していただけますでしょうか。よろしくお願いします!

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ベストアンサー

ご質問は、VAEに限らず、広い意味で「次元削減とはなにか」を聞かれていることに等しいです。

現実世界のデータは次元削減しても(おおまかに)表現できますよ、という意味の「多様体仮説」と呼ばれる理論があります。もう少しラフに言うと、非可逆かつ効率の高いデータ圧縮方法が必ずありますよ、という意味です。

この時、データ圧縮した状態を表すのが「潜在変数」であり、潜在変数の次元数を変化させることは「圧縮率を変化させること」であり、その際に画像の解像度の鮮明さが変わるは「非可逆圧縮だから圧縮率が変われば再現性も変わるため」です。

参考: Variational Autoencoder徹底解説

投稿2021/06/25 14:36

toast-uz

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