AI用語集

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用語

分布識別器

符号化された潜在分布からのサンプルと目標事前分布から抽出されたサンプルを区別することを学習するニューラルネットワーク。潜在空間の正則化を改善するために敵対的に最適化される。

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用語

任意事前分布

潜在空間に対して選択される確率分布で、ガウス分布、一様分布、カテゴリ分布、あるいは複雑な分布も可能。従来のVAEとは異なり、AAEは任意の分布形状を課すことができる。

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用語

敵対的変分推論

KLダイバージェンスの明示的な計算を暗黙的な敵対的学習で置き換える変分推論アプローチ。より柔軟なモデリングを可能にし、近似バイアスを回避する。

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用語

モードマッチング

符号化された潜在分布のモードを目標分布のモードに一致させるというAAEの目的。従来のGANのモードカバリングとは対照的。

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用語

直接潜在サンプリング

推論プロセスを経ずに事前分布から直接サンプリングすることで新しいデータを生成するAAEの能力。従来のVAEと比較して生成を大幅に簡素化する。

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用語

潜在敵対損失

符号化された潜在分布と目標事前分布の間の乖離を罰する目的関数の項。エンコーダ（ジェネレータ）と識別器の間のゲームを通じて最適化される。

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用語

非絡み合い表現

データの変動要因が潜在空間で分離された表現を学習するAAEの特性。各潜在次元に対する分布制御によって促進される。

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用語

潜在勾配ペナルティ

学習を安定化しモード崩壊を回避するために識別器に適用される正則化技術。潜在空間における勾配のノルムに制約を課す。

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用語

潜在ガウス混合

AAEが潜在空間に課すことを学習できる複数のガウス成分を組み合わせた複雑な事前分布。マルチモーダルなデータ構造のより細かいモデリングを可能にする。

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用語

緩和されたエビデンス下界（ELBO）

AAEで使用されるエビデンス下界の修正版で、KLダイバージェンス項が敵対的損失に置き換えられる。理論的保証はないが、より柔軟な最適化を提供する。