1.
CycleGANの主な用途として最も適切なものはどれですか？
2.
次のうち、生成モデルの一種である「Energy-Based Model（EBM）」の特徴はどれですか？
4.
GANにおける「ミニバッチディスクリミネーター」とは何ですか？
5.
GAN（Generative Adversarial Network）の構成要素として正しいものはどれですか？
6.
VAEの潜在空間における「再パラメータ化トリック」の目的は何ですか？
7.
次のうち、Wasserstein GAN（WGAN）の目的は何ですか？
8.
次のうち、VAEとGANの大きな違いとして最も適切なものはどれですか？
9.
StyleGANの特徴として正しいものはどれですか？
10.
変分オートエンコーダ（VAE）の目的は何ですか？
11.
VAEが生成したデータがGANに比べてリアルさで劣る理由は何ですか？
12.
GANの学習で発生する「勾配消失問題」を緩和するために提案された技術はどれですか？
13.
DCGAN（Deep Convolutional GAN）の特徴は何ですか？
14.
GANの訓練における問題点として最も一般的なものは何ですか？
16.
VAEにおいて、潜在空間の次元数を増やすとどのような効果がありますか？
17.
VAEにおける「エビデンス下界（ELBO）」の役割は何ですか？
19.
GANの判別器が「本物」と「偽物」のデータを正確に識別できるようになりすぎた場合、生成器にどのような問題が発生しますか？
20.
次のうち、Flow-based Modelの特徴として正しいものはどれですか？
