VAE(Variational Autoencoder)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開:2025-05-17

VAE(Variational Autoencoder)とは

VAE(Variational Autoencoder)は、深層学習で使用される生成モデルの一種です。VAEは、データの潜在的な構造を学習し、新しいデータを生成することを目的としています。VAEは、オートエンコーダの概念を拡張したものであり、確率的な潜在空間を利用することが特徴です。

VAEは、画像生成、音楽生成、テキスト生成など、様々な分野で応用されています。VAEは、潜在空間を連続的に変化させることで、滑らかで自然な新しいデータを生成できます。VAEは、教師なし学習で学習できるため、ラベル付けされたデータが少ない場合でも有効です。

VAEは、エンコーダとデコーダという2つのニューラルネットワークで構成されています。エンコーダは、入力データを潜在空間に変換し、デコーダは、潜在空間から元のデータを再構成します。VAEは、潜在空間に確率分布を仮定することで、新しいデータを生成することを可能にしています。

「VAEの仕組み（潜在変数）」に関して、以下を解説していきます。

VAEのエンコーダは、入力データを潜在空間の確率分布に変換する役割を担います。エンコーダは、入力データの特徴を抽出し、平均と分散という2つのパラメータを出力します。平均は潜在空間におけるデータの中心を表し、分散はデータの広がりを表します。

エンコーダは、通常、ニューラルネットワークで実装され、入力層、隠れ層、出力層で構成されます。出力層は、平均と分散の2つの値を出力するために、2つの異なる活性化関数を使用することがあります。エンコーダは、入力データをより低次元の潜在空間に圧縮することで、データの重要な特徴を抽出します。

VAEのデコーダは、潜在空間から元のデータを再構成する役割を果たします。デコーダは、潜在空間のサンプルを受け取り、元のデータに近いデータを生成します。デコーダも通常、ニューラルネットワークで実装され、入力層、隠れ層、出力層で構成されます。

デコーダは、エンコーダによって抽出された特徴を基に、元のデータの構造を再現します。デコーダは、潜在空間の連続性を利用して、滑らかで自然な新しいデータを生成できます。デコーダの出力は、元のデータの種類に応じて、異なる活性化関数を使用することがあります。