VAE
VAE（Variational Autoencoder）とは、入力データを圧縮して潜在空間に表現し、そこから新しいデータを生成する深層学習の生成モデルです。確率的なアプローチを用いることで、なめらかなデータの補間や多様な生成を実現します。
生成モデルのAI用語一覧
4件生成モデルに関するAI用語を4件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
変分自己符号化器
変分自己符号化器（VAE）は、入力データを低次元の潜在空間へ圧縮しつつ確率分布として学習することで、新しいデータを生成できる深層学習の生成モデルです。データの構造を確率的に捉える点が特徴で、画像生成や異常検知などに広く活用されています。
ジェネレーティブAI
ジェネレーティブAI（生成AI）とは、学習した大量のデータをもとに、テキスト、画像、音声、プログラムコードなどの新しいコンテンツを自動的に作り出す人工知能技術です。従来のデータ分類や予測にとどまらず、クリエイティブな成果物を生成できる点が特徴であり、業務効率化やクリエイティブ分野の支援技術として急速に普及しています。
WGAN
WGAN（Wasserstein GAN）は、従来のGANが抱えていた学習の不安定さやモード崩壊といった課題を解決するために提案された深層学習モデルです。確率分布間の類似度を測る指標としてワッサースタイン距離を導入することで、勾配消失を防ぎ、安定した高品質な画像生成などの学習を実現します。