変分オートエンコーダ (VAE) は、データの複雑な確率分布を学習するために使用される生成ニューラル ネットワークの一種です。これらは、エンコーダ ネットワークとデコーダ ネットワークという 2 つのコンポーネントの組み合わせです。エンコーダ ネットワークは、画像などのデータ入力を、予測が行われる確率分布内の点 (「潜在空間」) にマッピングするために使用されます。次に、デコーダ ネットワークを使用して潜在空間内の点が取得され、確率分布に基づいて再構成された画像などの出力が生成されます。
変分オートエンコーダの主な目的は、「潜在空間サンプリング」、つまり潜在空間内の特定の点セットから予測を生成する機能を有効にすることです。たとえば、変分オートエンコーダを使用して、異なる性別や民族の顔など、潜在空間内のさまざまな点から画像のコレクションを生成できます。
変分オートエンコーダーは、生成モデル、つまり指定された確率分布から新しいデータ ポイントを生成するモデルとしても使用されます。これは、画像駆動型のデータ拡張や画像生成などのコンピューター ビジョン アプリケーションに適用できます。
変分オートエンコーダーを使用する主な利点の 1 つは、変分オートエンコーダーがデータ全体の複雑な確率分布を学習するために使用され、データ効率が高いことです。つまり、比較的小さなデータセットから学習できることです。そのため、画像やテキスト内の分布外のデータ ポイントを識別するために使用できる、異常検出などの問題の解決に最適です。
変分オートエンコーダは、単語を潜在空間のさまざまな点にマッピングして新しいフレーズや文を生成できるため、自然言語処理など、他の多くの分野でも応用できる可能性があります。
全体として、変分オートエンコーダーは、さまざまなタイプの生成モデリング タスクに対する強力なソリューションを提供し、データ サイエンスと機械学習の分野では非常に貴重なツールです。
