変分オートエンコーダ⑥変分下限 ELBO

前回は、ベイズの定理と変分推論について解説しました。今回は、変分オートエンコーダ（VAE）において非常に重要な変分下限（Evidence Lower Bound、ELBO）について解説します。

論文：Auto-Encoding Variational Bayesの図１

これまでの話を簡単にまとめると、VAEのエンコーダは入力画像の特徴量（潜在変数）の分布を学習し、デコーダは潜在変数の分布からサンプルされた値を入力として画像を生成します。しかし、問題なのはそのような学習をどのように実践するかです。なぜなら、「扱いにくい事後分布」は簡単には推定できないからです。

そこで、ELBOが登場します。よって、今回はVAEの訓練におけるELBOの役割と仕組みを解説します。

では、さっそく始めましょう。