AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第1回 問77・ディープラーニングの応用例（データ生成）

GANの仕組み

1. A

   データにノイズを少しずつ加える過程と、その逆にノイズを取り除く過程を学習して、データを生成する。

2. B

   入力を潜在変数の確率分布として表し、そこからサンプルした値を復元してデータを生成する。

3. C

   それまでに生成したデータをもとに、次の要素を1つずつ予測して生成する。

4. D

   偽のデータを作る生成器と、本物か偽物かを見分ける識別器を競わせながら学習する。

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正解：D

GAN は生成器と識別器を競わせて学習する生成モデル。

VAEは確率分布を学習して生成、GANは生成器と識別器が競って学習する。

• A

  誤り。これは拡散モデルの説明。

• B

  誤り。これは VAE（変分オートエンコーダ）の説明。

• C

  誤り。これは自己回帰モデルの説明。

• D

  正しい。生成器は識別器をだませるように、識別器は見破れるように学習を進め、本物に近いデータを作れるようになる。

学習のポイント：GAN・VAE・拡散モデル・自己回帰モデルを、データを生成する仕組みで区別する。

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