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【pytorchで深層生成モデル#5】pytorchでVAE Variational Autoencoder(VAE)は、ニューラルネットワークを用いた深層生成モデルの一種であり、画像生成や次元削減などの様々な応用がある人気のあるモデルです。本チュートリアルでは、pytorchを使用してVAEを実装する方法について詳しく説明します。 VAEの原理 VAEは、生成モデルとして確率モデルを用い、潜在変数を導入してデータの分布を推定します。VAEの構造は、エンコーダーネットワークとデコーダーネットワークから成ります。エンコーダーネットワークは入力データを学習し、潜在変数の平均と分散を出力します。デコーダーネットワークは、潜在変数を入力として受け取り、生成したいデータの分布を出力します。 VAEの目的関数は、再構成誤差と正則化項で構成されており、以下のように表されます。 L = -ELBO = – E[logP(x|z)] + D_KL(Q(z|x) || P(z)) ここで、-ELBOはEvidence Lower Boundと呼ばれます。第1項は再構成誤差であり、生成したデータと元のデータの差を最小化することを目的とします。第2項はKLダイバージェンスと呼ばれ、潜在変数の分布Q(z|x)と事前分布P(z)の違いを最小化します。 データの前処理…