生成モデル（せいせいもでる）

概要解説

生成モデルは、機械学習において入力データと出力データの同時分布や、各クラス内での入力データの分布をモデル化する計算手法の総称である。データの背後にある確率的な構造を捉えることで、未知のデータの生成や分類タスクに利用される。深層学習の発展に伴い、深層ニューラルネットワークを組み合わせた「深層生成モデル」と呼ばれる手法群が台頭している。これには、変分オートエンコーダーや敵対的生成ネットワーク、自己回帰モデルなどが含まれる。また、確率文脈自由文法やベイジアンネットワーク、隠れマルコフモデル、拡散モデル、エネルギーベースモデルなど、多様な手法が生成モデルとして分類される。これらのモデルは、データの統計的な性質を学習し、その分布に基づいて新たなサンプルを生成する能力を持つため、現代の人工知能技術において重要な役割を担っている。