令和7年度 III-3

解説

この問題で問われていること

拡散モデルの特徴を、他の深層学習の手法と区別して選ぶ問題。

解き方

① 覚える: 拡散モデル=ノイズを足す過程の逆(ノイズ除去)を学習し、ノイズから生成。GAN=生成と判別を競わせる。Transformer=アテンション。自己教師あり学習=自分で作った教師信号。データ拡張=入力に変化を加える
② ①自己教師あり、②Transformer、③GAN、④データ拡張の説明
③ ⑤

正解が正しい理由

拡散モデルは、データに段階的にノイズを加えていく過程(順過程)と、ノイズを除去してデータを復元する過程(逆過程)を考え、ニューラルネットワークでノイズ除去の過程を推定して学習する生成モデルである。生成時には、ノイズから出発して、学習したノイズ除去を繰り返すことでデータ(画像など)を生成する。したがって⑤が最も適切である。

各選択肢について

• ① 教師ラベルのないデータに人工的なタスクを設定して、機械的に生成した教師信号で学習する方法は、自己教師あり学習の説明である。
• ② 系列データを一括して読み込み、アテンションで系列内のすべての要素間の関係を計算するモデルは、Transformerの説明である。
• ③ 生成ネットワークと判別ネットワークを敵対的に競わせて学習するモデルは、GAN(敵対的生成ネットワーク)の説明である。
• ④ 入力データに変化を加えてデータの多様性を増大させて学習する方法は、データ拡張の説明である。
• ⑤ データからノイズを除去していく過程をニューラルネットワークで推定し、ノイズからデータを生成するモデルは、拡散モデルの説明であり、これが正答。

覚えるべきポイント

拡散モデルは、ノイズを加える順過程の逆(ノイズ除去)を学習してデータを生成する生成モデル。GAN(敵対的学習)、Transformer(アテンション)、自己教師あり学習、データ拡張とは区別して押さえる。