【G検定過去問風テスト】VAEの仕組みと特徴に関する4択問題

2026年8月3日 2026年8月3日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

オートエンコーダの潜在空間に確率分布を導入し、潜在空間上の任意の点から自然で連続的な新しい画像を生成できるようにした生成モデルとして、最も適切な選択肢を1つ選べ

A）VAE（変分オートエンコーダ）
B）GAN（敵対的生成ネットワーク）
C）拡散モデル（Diffusion Model）
D）自己回帰モデル（Autoregressive Model）

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正解: A）VAE（変分オートエンコーダ）

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！この問題の要点

通常のオートエンコーダに「確率分布（平均と分散）」の概念をプラスした生成モデルである。
潜在空間を滑らかにつなぐことで、新しいデータのバリエーションを生成しやすくなる。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

通常のオートエンコーダは単にデータを「ギュッと圧縮して戻す」のが得意ですが、それだけだと圧縮された空間の隙間がスカスカになってしまい、間のデータを上手に作れません。そこでVAEは、メモ帳（潜在空間）に書き込む特徴を「確率分布（ぼんやりとした広がり）」として扱わせました。これにより、絵の特長を滑らかに変化させながら新しい絵を描くことができるようになりました。

■ 選択肢の解説

A) VAE（変分オートエンコーダ）（○）: 潜在空間に確率分布を導入し、滑らかなデータ生成を可能にしたモデルであり、本問の正解です。
B) GAN（敵対的生成ネットワーク）（×）: 生成器と識別器の2つのネットワークを競い合わせてリアルなデータを生成するモデルです。
C) 拡散モデル（Diffusion Model）（×）: 画像にノイズを加えていき、そのノイズを段階的に取り除くことで高精細な画像を生成するモデルです。
D) 自己回帰モデル（Autoregressive Model）（×）: 画像などを1ピクセルずつ順番に予測・生成していくモデルです。

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