AI用語集
人工知能の完全辞典
敵対的生成ネットワーク
生成器と識別器という2つの競合するニューラルネットワークから構成される教師なし学習アーキテクチャで、現実的な合成データを生成するために互いに競い合います。
ミニマックス損失
GANの元の目的関数で、生成器は識別器が間違える対数確率を最小化し、識別器は正しい分類の確率を最大化します。
潜在空間
生成器がランダムなノイズをサンプリングしてデータを作成する低次元のベクトル空間で、生成された特徴に対する意味的制御を可能にします。
StyleGAN
マッピングネットワークとAdaINモジュールを使用して、異なる解像度で生成された特徴の階層的スタイルを制御する高度なGANアーキテクチャ。
ジェンセン・シャノン距離
元のGANで使用される対称で有界な発散メトリックで、実データと生成データの分布間の差を測定します。
勾配ペナルティ
識別器の勾配を制約し、リプシッツ連続性を確保するためにWGANの損失関数に追加される正則化項。
ナッシュ均衡
生成器も識別器も一方的にパラメータを変更して性能を向上できない最適点で、訓練の収束を示します。
エンコーダネットワーク
BiGANまたはALIの変種における追加コンポーネントで、実データを潜在空間にマッピングすることを学習し、潜在推論と再構成を可能にします。
サイクル一貫性損失
CycleGANにおける追加の損失関数であり、往復サイクルを通じて非対照ドメイン間の変換時のコンテンツ保存を保証するもの
スペクトル正規化
識別器の重みのスペクトルノルムを制約する正則化技術で、リプシッツ変換を制御することによりGANの訓練を安定させる手法
漸進的成長
ネットワークが低解像度画像から始まり、徐々に層を追加して解像度を上げることで収束を安定させる訓練戦略
変分オートエンコーダ
VAEとGANを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャで、VAEが潜在空間のカバーを保証し、GANが生成サンプルの視覚的品質を向上させる
フレシェ・インセプション距離
実画像と生成画像のInception特徴量分布間の類似性をフレシェ距離を通じて測定する定量的評価指標