学習目標

生成モデルにディープラーニングを取り入れた深層生成モデルについて理解する。

• 生成モデルの考え方

• 変分オートエンコーダ（VAE)

• 敵対的生成ネットワーク（GAN)

キーワード：ジェネレータ(生成器)、ディスクリミネータ(識別器)、DCGAN、Pix2Pix、CycleGAN

生成モデルの考え方

生成モデルとは画像のデータの分布を推測し、その分布に従って画像をサンプリングすることができるものです。ディープラーニングによって生成モデルはより複雑な画像・データを生成することができるようになりました。これを深層生成モデルと呼びます。

画像の生成では訓練データから画像がもつ潜在空間を学習します。潜在空間は画像を生成するのに必要な情報の空間です。生成する画像データよりも小さいサイズのベクトルに格納されます。その潜在空間の一点がある画像に対応するのですが、潜在空間には無数の点があるのでサンプルすることで毎回新しい画像が生成されるようになります。

深層生成モデルには二つのよく知られたアプローチがあります。

• 変分オートエンコーダ（Variational AutoEncoder, VAE）

• 敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network, GAN）