生成系の深層学習による空間表象の獲得と探索

抄録

DCGAN/VAEGANは画像の生成をおこなう深層学習であり、学習が進むことで、データセットに含まれる画像と類似した画像を出力できるようになる。これまでに、データセットとして一人称視点の画像を用いることで、学習によりできあがる潜在変数空間上に実空間構造が反映されることを示唆する結果を得ている。ここではさらに仮想空間上での探索をおこなわせることで、潜在変数空間上の実空間構造と、探索との関係について議論する。