↑: [[G検定に関する知識]] - ボトルネックを**確率分布**（平均μと分散σ²）として扱うオートエンコーダ。GANと並ぶ代表的な**生成モデル** - 通常のオートエンコーダは入力を復元するだけ。VAEは分布からランダムにサンプリングするので**見たことのない新しいデータを生成**できる - 亜種3種（試験では「亜種が3つある」と覚えれば十分） - **β-VAE**: 潜在変数を解釈しやすくする（色・形・大きさを分離するなど） - **VQ-VAE**: 連続値を離散のコードブック（最近傍1つ）に置き換える。Stable Diffusionの前段でも使用 - **InfoVAE**: 潜在空間の情報量を増やす - cf. [[オートエンコーダ-G検定]], [[潜在変数]]