問題 No.805
既存 of 画像データの特徴を学習しそれらと見分けがつかないような高精度な架空の画像を自動生成するシステムを開発したい。そこで本物らしいデータを生成するネットワークと入力されたデータが本物か偽物かを判定するネットワークの二つを競い合わせるように同時に学習させることで互いの精度を向上させる生成モデルの手法はどれか。
【正解の解説】
敵対的生成ネットワーク
敵対的生成ネットワーク(GAN)は、偽物を作る職人と、本物を見抜く鑑定士を競わせて、本物と見分けがつかない高精度な画像を生成させるモデルです。
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【その他の選択肢の解説】
変分オートエンコーダ
変分オートエンコーダは、データを一度圧縮し、そこから元のデータを再構築することで、データの潜在的な特徴を学習する生成モデルです。GANのような競い合いは行いません。
Diffusion Model
拡散モデルは、画像に少しずつノイズを加えていき、そこからノイズを除去する過程を学習することで画像を作る、現在の生成AIの主流手法です。
Recurrent Neural Network
再帰型ニューラルネットワークは、時系列データや文章など、「順番」に意味があるデータを学習するための手法です。画像生成の主目的とは異なります。