変分オートエンコーダーの詳細
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/14 10:06 UTC 版)
「変分オートエンコーダー」の記事における「変分オートエンコーダーの詳細」の解説
すでに述べたように、変分オートエンコーダーの学習アルゴリズムは、 p θ ( z ) {\displaystyle p_{\theta }(\mathbf {z} )} 、 p θ ( x | z ) {\displaystyle p_{\theta }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )} 、 q ϕ ( x | z ) {\displaystyle q_{\phi }(\mathbf {x} |\mathbf {z} )} からのサンプリングが(D1)、(D2)、(E1)に従ってできるケースにおいてオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムを実行するというものである。 従って変分オートエンコーダーの学習アルゴリズムを書きくだす上で必要となる作業は、(D1)、(D2)、(E1)に従っているケースにおいてオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムにおけるSGVB推定量が具体的にどのような形になるのかを調べるだけである。
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