生成モデル

機械学習に関する用語

GAN(敵対的生成ネットワーク):データから実在しないデータを生み出す技術

-GANとは何か- 敵対的生成ネットワーク(GAN)は、データから実在しないデータを生成する革新的な機械学習技術です。GANは、生成器と判別器と呼ばれる2つのニューラルネットワークで構成されています。生成器は、与えられたデータから新しいデータを生成し、判別器は生成されたデータが本物か生成されたものかを判断します。 GANは、敵対的なプロセスを通じて trainingされます。生成器は、判別器を騙して生成されたデータが本物であると思わせるように、新しいデータを生成します。一方、判別器は、生成されたデータを識別して拒否するように trainingされます。この敵対的な相互作用により、生成器は本物そっくりのデータを生成するようになります。
機械学習に関する用語

生成モデルとは?仕組みと特徴をわかりやすく解説

生成モデルの基本概念は、データ内のパターンを学習し、新しいデータを作成するという点にあります。これらは、画像、テキスト、音声を生成したり、欠損データを補ったりするなど、さまざまなタスクに使用できます。生成モデルは、複雑な構造を理解し、ランダムな変動を考慮して、現実的なデータを作成することができます。生成モデルは、画像生成ではGAN(敵対的生成ネットワーク)、テキスト生成では言語モデル、音声生成ではウェーブネットなど、さまざまな手法に分類されます。
機械学習に関する用語

教師なし学習とは?その仕組みと代表的なアルゴリズム

「教師なし学習」とは、教師データやラベル付けされたデータセットを使用せずに、データ内の隠れた構造やパターンを学習する機械学習の一種です。教師付き学習とは異なり、教師なし学習アルゴリズムは、データ内の未加工の入力を直接処理し、それらから意味のある洞察を抽出します。教師なし学習は、異常検出、クラスタリング、次元削減などのタスクに一般的に使用されます。
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変分オートエンコーダー:基礎と仕組み

変分オートエンコーダーとは何か 変分オートエンコーダー(VAE)は、深層学習で使用される生成モデルの一種です。エンコーダーとデコーダーの2つの主要なコンポーネントで構成されています。エンコーダーは、入力データを潜在変数と呼ばれる低次元の表現に圧縮します。デコーダーは、これらの潜在変数を復元された出力データに変換します。VAEは、潜在変数を正規分布からランダムサンプリングすることで、潜在空間内の任意のポイントから新しいデータを生成できます。これにより、VAEは復元されたデータに加えて、バリエーションのある生成データも出力できます。