生成モデル（以下「Generative Model」）とは、データから新しいデータを生み出す統計モデルです。識別モデルと対比されます。
識別モデルは、与えられたデータがどのカテゴリに属するかを分類するモデルです。一方、Generative Modelは、データの潜在的な構造を学習し、その構造に基づいて新しいデータを生成するモデルです。
Generative Modelは、さまざまな分野で応用されています。
- 画像生成: Generative Adversarial Network (GAN) などの Generative Model は、リアルな画像を生成するために使用できます。
- 自然言語処理: Generative Model は、文章生成、翻訳、要約などのタスクに使用できます。
- 音声合成: Generative Model は、リアルな音声合成に使用できます。
- 音楽生成: Generative Model は、新しい音楽作品を生成するために使用できます。
Generative Model は、まだ研究段階ですが、さまざまな分野で大きな可能性を秘めている技術です。
以下、Generative Model の代表的な種類とそれぞれの特徴をご紹介します。
- Variational Autoencoder (VAE): VAE は、データの潜在変数を学習し、その潜在変数から新しいデータを生成するモデルです。
- Generative Adversarial Network (GAN): GAN は、2つのニューラルネットワーク、ジェネレータとディスクリミネータから構成されるモデルです。ジェネレータは、リアルなデータと見分けがつかないような偽のデータ生成を目指して学習し、ディスクリミネータは、リアルなデータと偽のデータを区別することを目指して学習します。
- Transformer: Transformer は、自然言語処理で広く使用されているニューラルネットワークアーキテクチャです。Transformer は、シーケンスデータの潜在的な構造を学習し、その構造に基づいて新しいシーケンスデータを生成することができます。
これらの Generative Model は、それぞれ異なる特徴を持っていますが、いずれもデータの潜在的な構造を学習し、その構造に基づいて新しいデータを生成するという共通点を持っています。
Generative Model は、さまざまな分野で応用されており、今後もその応用例はますます増えていくと考えられます。