生成モデル
機械学習の一種で、与えられた入力データに基づいて、新しいデータを生成することができるモデル もともと識別モデルと対比して使われるようになった用語 生成モデルは、観測されたデータから潜在的なパターンや特徴を学習し、そのパターンや特徴を使用して、新しいデータを生成する
データの生成過程 (データ分布) を学習することを目的とする
データの生成は生成モデルの一側面に過ぎず、異常検知や欠損値補完、ノイズ除去、データ増強など様々な場面で利用できる
潜在変数: データの生成過程を説明する役割を果たす隠れた変数 例えば猫の写真であれば、猫の種類や写真の中での角度やポーズなど
代表的な生成モデルの例
オートエンコーダー (Autoencoder) : 入力データを符号化 (エンコード) し、それを元に復元 (デコード) することで、元のデータと似たような新しいデータを生成することができるモデル データを潜在空間に圧縮するエンコーダーと、潜在空間から元のデータを再構築するデコーダーから成る
ベイズ生成モデル (Bayesian Generative Models) : ベイズの定理に基づき新しいデータを生成することができるモデル 参考文献