自己回帰型生成ネットとは? わかりやすく解説

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自己回帰型生成ネット

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/03/23 09:35 UTC 版)

ニューラルネットワーク」の記事における「自己回帰型生成ネット」の解説

s e r i e s ∼ p ( x t , x t − 1 , . . . , t 0 ) = ∏ i = 0 N p ( x t | x < t ) = ∏ i = 0 N N e u r a l N e t w o r k ( x t | x < t ) {\displaystyle series\sim p(x_{t},x_{t-1},...,t_{0})=\prod _{i=0}^{N}p(x_{t}|x_{<t})=\prod _{i=0}^{N}NeuralNetwork(x_{t}|x_{<t})} 自己回帰型生成ネット(Autoregressive Generative Network)とは、系列データ生成過程同時確率分布)を系列過去データ対す条件付分布の積と考え条件付分布ニューラルネットワーク表現するモデルである。非線形自己回帰生成モデル一種詳しく自己回帰モデル § 非線形自己回帰生成モデル画像生成におけるPixelCNN、音声生成におけるWaveNet・WaveRNNがその例である。学習時は学習データ条件付け(=入力)にできるため、ニューラルネットワーク自体再帰性持ってなければ並列学習が容易である(CNN型のWaveNetなど)。ニューラルネットワーク自体再帰性がある場合学習時も系列沿った逐次計算が必要となる(RNN型のWaveRNNなど)。

※この「自己回帰型生成ネット」の解説は、「ニューラルネットワーク」の解説の一部です。
「自己回帰型生成ネット」を含む「ニューラルネットワーク」の記事については、「ニューラルネットワーク」の概要を参照ください。

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