【深層学習】VAEとは？VAEの理論を徹底的に分かりやすく解説する
「画像を学習して、見たことのない新しい画像を生成したい」——そう思ったとき、通常...
勾配推定の3つの方法：reparameterization・REINFORCE・Gumbel-softmaxをわかりやすく
ニューラルネットの学習は「損失を $\theta$ で微分して、勾配の逆向きに少...
OmniAnomaly：確率的RNNによる多変量時系列の異常検知を徹底解説
サーバー群のCPU・メモリ・ネットワーク、各種機器の計測値、ロボットのセンサー。...
VAE（変分オートエンコーダ）のELBO導出と潜在空間の理解
VAE（Variational Autoencoder、変分オートエンコーダ）は...
VAE（変分オートエンコーダ）の理論とELBOを導出する
VAE（Variational Autoencoder, 変分オートエンコーダ）...
VAEによる異常検知の理論と実装を解説
前回の記事ではオートエンコーダ（AE）による異常検知を解説しました。AEは再構成...
DC-VAE：拡張畳み込みVAEと分散推定で過渡を誤検知しない異常検知
時系列の異常検知で難しいのは「過渡的なゆらぎ」の扱いです。サーバの起動直後やネッ...
条件付きVAE（CVAE）とは？条件を指定して生成する仕組みをスクラッチ実装で理解する
通常のVAE（変分オートエンコーダ）は、データ全体の分布 $p(\bm{x})$...
β-VAEとdisentangled表現 — KL項に重みを付けるだけで「意味の軸」を学ぶ
オートエンコーダで画像を潜在ベクトル $\bm{z}$ に圧縮できたとして、その...
β-TCVAEとMIG — 全相関だけを罰し、分離度を測る
β-VAEの記事では、KL項に重み $\beta$ を掛けるだけで潜在表現の「分...