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生成モデルは通常の機械学習における識別モデルによる予測とはことなり，現実には存在しないデータを生成する．現在では，画像や動画などの生成において人が認識できないレベルまで到達しており，人が数時間数日かけて作成するようなものでも数秒で生成してしまう．これは人の創作活動において大きな変革をもたらす可能性を秘めている．しかし，その学習アルゴリズムは未だに解明できていないことも多く，特に学習の不安定さは問題で，学習アルゴリズムに対して多くのヒューリスティックスと試行錯誤が必要となる．本研究では，学習の安定性に関する基礎研究を行い，また生成モデルの適用範囲を表形式データに拡張し，少数データ解析へ応用した．
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