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変分オートエンコーダー

データサイエンス > 機械学習 > 教師なし学習 > 生成モデル > 変分オートエンコーダー変分オートエンコーダー（英: Variational Auto-Encoder; VAE）はオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムに基づいて学習される確率項つきオートエンコーダ型ニューラルネットワークである。

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変分法

であるときに言う。連続函数の空間に対して、対応する汎函数の極値は、連続函数の一階導函数が全て連続となるかまたは否かに従って、それぞれ弱極値 (weak extrema) または強極値 (strong extrema) と呼ばれる。汎函数の強極値・弱極値はともに連続函数の空間に対するものだが、弱極値

積分変換

数学の分野における積分変換（せきぶんへんかん、英: Integral transform）とは、次の形をとるような変換 T のことである： ( T f ) ( u ) = ∫ t 1 t 2 K ( t , u ) f ( t ) d t . {\displaystyle (Tf)(u)=\int _{t_{1}}^{t_{2}}K(t

変数分離

(1)} ここで、h (y ) ≠ 0 のとき、両辺を h (y ) で割って 1 h ( y ) d y d x = g ( x ) {\displaystyle {\frac {1}{h(y)}}{\frac {dy}{dx}}=g(x)} となる。この両辺を x で積分すると ∫ 1 h ( y )

変分モンテカルロ法

計算物理学において、変分モンテカルロ法（へんぶんモンテカルロほう、英: variational Monte Carlo method, VMC）とは、量子系の基底状態を近似的に求めるための量子モンテカルロ法の一つで、変分法を用いる。その基本的構成要素はなんらかのパラメータ a {\displaystyle

変分原理

はその時間微分、すなわち一般化速度である。ここで、ある時刻t1、t2 において、q(t1)、q(t2) は固定されているとする。この作用積分 S に対する変分原理は、作用積分に対する停留値問題を考えることであり、 δ S [ q ( t ) ] = δ ∫ t 1 t 2 L ( q ( t ) , q ˙ ( t ) , t ) d

気分変調症

気分変調症（きぶんへんちょうしょう、Dysthymia:ディスチミア）は、うつ病と同様の認知的な問題や食欲変動や疲労感といった身体症状などが起こりうる気分障害の一種であり、発症時の状態としてうつ病よりは軽症ながら、抑うつ状態がうつ病より長期間となることがほとんどで、当事者には深刻な苦しみを感じる症状。