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用語解説 / 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / ノイズ

ノイズとは

目的と関係のない余計な情報や、ランダムなゆらぎのこと。拡散モデルは、ノイズを少しずつ取り除いて絵を作り上げる。

生成AIパスポート公式シラバス（2026年2月試験より適用）第2章「生成AI（ジェネレーティブAI）」の収載語です。

まず1問、解いてみる

この語が登場する、当サイトの問題です。

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。

  • AGAN(敵対的生成ネットワーク)
  • BCNN(畳み込みニューラルネットワーク)
  • CVAE(変分自己符号化器)
  • DLSTM(長・短期記憶)
答えと解説を開く

正解C　VAE(変分自己符号化器)

VAE(変分自己符号化器)は、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(この圧縮する部分をエンコーダと呼ぶ)、そこから元に近いデータを作り直す(この部分をデコーダと呼ぶ)ことで、新しいデータを生み出す仕組みです。少しノイズ(ランダムなゆらぎ)を加えることで、元とは少し違う新しいデータを作れるのが特徴です。

この問題を含む一問一答で続きを解く

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、ノイズが問いや選択肢として登場する問題はまだありません。 解説・誤答の注での言及が8問あります。

※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。

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用語の選定＝GUGA「生成AIパスポート試験シラバス」（2026年2月試験より適用）収載の詳細キーワードに準拠。 この頁の一行定義は、問題データから機械抽出できなかった語のため、当サイト（パスポーン）が執筆したものです。 執筆にあたっては、この語が登場する当サイトの問題と矛盾しないことを検査プログラムで照合しています （引用している問題・解説の文は、当サイトの問題データからの逐語）。 当サイトはGUGA非公認の独立した学習サイトです。

最終更新：（運営：Meritorious）