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変分オートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

変分オートエンコーダでは，( Q1 ___ ) がある平均と分散を持つガウス分布に従うように訓練される．

1. ハイパーパラメータの数
2. エンコーダに入力されるノイズ
3. 潜在変数の分布

変分オートエンコーダの用途として適しているものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

1. 分類タスク
2. 次元圧縮
3. 生成タスク

確率的オートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

確率的オートエンコーダでは，訓練後であっても ( Q1 ___ ) が部分的に偶然，つまり確率で決定される．

1. 出力
2. 入力
3. 隠れ層の数

変分オートエンコーダの用途として適しているものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

1. 生成タスク
2. 分類タスク
3. 次元圧縮

スパース性の項としてもっとも適しているものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

1. 対数尤度の期待値
2. 平均 2 乘誤差
3. KL 情報量

変分オートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

変分オートエンコーダでは，( Q1 ___ ) がある平均と分散を持つガウス分布に従うように訓練される．

1. コーディングの分布
2. デコーダの重みの分布
3. エンコーダの入力データ分布

変分オートエンコーダの用途として適しているものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

1. 生成タスク
2. 分類タスク
3. 次元圧縮

確率的オートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

確率的オートエンコーダでは，訓練後であっても ( Q1 ___ ) が部分的に偶然，つまり確率で決定される．

1. 入力
2. 出力
3. 隠れ層の数

変分オートエンコーダを説明している以下の文の空欄に入る適切な選択肢を選んでください．

まず、エンコーダは訓練データの特徴を学習し、一般的には（ Q1 ____ ）に従う潜在変数を作成する．
デコーダは潜在変数に従って入力データに近い画像をデコードする．
この時、デコーダの出力は潜在変数によって異なるため、VAE は（Q2 ____ ）といえる．
よって VAE のロスには、再構築ロスに加えて（Q3 ____ ）で表される潜在ロスが追加される．

[Q1 選択肢]
1. ガスシアン分布
2. ランダムノイズ
3. フィチューマップの分布
4. KL 情報量

[Q2 選択肢]
1. ノイズ除去のためのオートエンコーダ
2. 確率的オートンコーダ
3. 敵対的生成ネットワーク
4. スタックオートエンコーダ

[Q3 の選択肢]
1. Wasserstein distance
2. Kullback-Leibler diviergence
3. Jensen-Shannon divergence

変分オートエンコーダを説明している以下の文の空欄に入る適切な選択肢を選んでください．

まず、エンコーダは訓練データの特徴を学習し、一般的には（ Q1 ____ ）に従う潜在変数を作成する．
デコーダは潜在変数に従って入力データに近い画像をデコードする．
この時、デコーダの出力は潜在変数によって異なるため、VAE は（Q2 ____ ）といえる．
よって VAE のロスには、再構築ロスに加えて（Q3 ____ ）で表される潜在ロスが追加される．

[Q1 選択肢]
1. KL 情報量
2. フィチューマップの分布
3. ガスシアン分布
4. ランダムノイズ

[Q2 選択肢]
1. スタックオートエンコーダ
2. ノイズ除去のためのオートエンコーダ
3. 確率的オートンコーダ
4. 敵対的生成ネットワーク

[Q3 の選択肢]
1. Wasserstein distance
2. Kullback-Leibler diviergence
3. Jensen-Shannon divergence