VAE（変分自己符号化器）とは

同じ選択肢に並んだ語（区別して覚える）

当サイトの問題で、VAEと同じ選択肢の欄に並んだ語です。

• GAN（敵対的生成ネットワーク）＝贋作を作るAIと見破るAIを競わせて絵や画像を作らせる生成AIの仕組み。
• CNN（畳み込みニューラルネットワーク）＝画像を小さな範囲ごとに見て輪郭や模様を拾う、画像認識が得意な仕組み。
• RNN（回帰型ニューラルネットワーク）＝直前の出力を次の入力にも使い、文章など順序のあるデータを扱う仕組み。
• Transformerモデル＝文中の単語同士の関係を一度に見比べて処理する、今の生成AIの基盤の仕組み。
• BERTモデル
• GPTモデル＝次に来る単語を予測しながら、文章を作り出すことを得意とするモデル。
• LSTM（長・短期記憶）＝RNNを改良し、重要な情報を長く覚えておけるようにした仕組み。

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「データをいったん「潜在ベクトル」と呼ばれる特徴の集まりに圧縮し(エンコーダ)、そこから元に近い形へ復元する(デコーダ)ことで新しいデータを作り出す生成モデルはどれか。」の誤答の選択肢から。

同じ問題に登場した語

• エンコーダ
• デコーダ
• 識別器
• 生成器
• 潜在ベクトル

当サイトでの登場（実測）

当サイトの問題バンク321問のうち、VAEは7問に登場します。 内訳＝意味を直接問う問題1問・問題文に登場3問・ひっかけ役（誤答の選択肢）3問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が4問あります（これは「問われた」に数えていません）。

登場した単元＝第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）・第3章 現在の生成AIの動向

※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。

演習に進む

• 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） 一問一答この語が出る問題：#q2003・#q2035・#q2036・#q2002・#q2004・#q2059
• 第3章 現在の生成AIの動向 一問一答この語が出る問題：#q3027
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