AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
変分オートエンコーダ（VAE）
潜在空間における分布を学習し、その学習した分布からサンプリングすることで新しいデータを生成する確率的ニューラルネットワークアーキテクチャ。
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再パラメータ化トリック（Reparameterization Trick）
確率的な操作を通じて微分を可能にする技術で、ランダムなノイズをモデルの決定的なパラメータから分離します。
用語
エビデンス下限（ELBO）
データの再構成と潜在空間の正則化を組み合わせ、周辺尤度を近似するためにVAEで最大化される目的関数。
用語
近似事後分布
直接計算が複雑すぎる真の事後分布を近似する、潜在空間内の確率分布。
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再構成損失
潜在空間を通過した後の元のデータとその再構成との間の非類似性を測定するVAE目的関数の項。
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変分推論
直接サンプリングではなく最適化によって複雑な事後分布を近似する方法で、VAEの理論的基礎となります。
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変分ノイズ
同じパラメータから異なるサンプルを生成できるようにするため、再パラメータ化中に導入されるガウス確率変数。
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確率的生成モデル
データの根底にある分布を学習し、もっともらしい新しいサンプルを生成するモデルのクラスで、VAEを主要な代表として含みます。
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マニホールド空間
実データの符号化されたポイントが自然に集中する潜在空間内の低次元幾何学的構造。
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分布正則化
潜在空間で滑らかなサンプリングを確保するために、潜在分布を定義された形状（通常は標準ガウス分布）に従わせるプロセス。
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潜在空間トラバーサル
生成されたデータへの影響を観察するために、系統的に1つの潜在次元を変化させて潜在空間を探索する手法。
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KLアニーリング
VAEの初期学習を安定化させるために、KLダイバージェンスの重みを段階的に増加させる学習戦略。
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事後分布崩壊
エンコーダが入力データを無視し常に事前分布を生成する現象。これによりモデルは単純なデコーダに還元される。
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Beta-VAE
再構成と正則化のトレードオフを制御するためのベータ重みを導入するVAEの変種。より解釈可能な潜在表現を促進する。
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