1.
VAE（Variational Autoencoder）における「潜在空間」を正規分布に従わせる目的は何ですか？
2.
GANの識別モデルが非常に強力である場合、生成モデルはどのような結果をもたらす可能性がありますか？
3.
VAEの潜在空間で行われる「再パラメータ化トリック」の役割は何ですか？
4.
GANのトレーニングにおいて、識別モデルが「トレーニング進行中に常に正確な結果を出しすぎる」場合、どのような問題が発生しますか？
5.
Conditional GAN（CGAN）の主な特徴は何ですか？
6.
データ生成手法として「自己回帰モデル」が適用されるタスクとして適切なものはどれですか？
7.
生成モデルにおいて「潜在空間の連続性」が重要な理由は何ですか？
9.
GANにおいて「生成モデル」の役割は何ですか？
10.
GANにおいて「識別モデル」の役割は何ですか？
11.
GANの訓練中に発生する問題として知られている「モード崩壊（Mode Collapse）」とは何ですか？
12.
データ生成における「データ拡張（Data Augmentation）」の目的は何ですか？
13.
WGAN（Wasserstein GAN）の特徴は何ですか？
14.
GANの改良版である「Progressive Growing of GANs」の主な特徴は何ですか？
15.
生成モデルのトレーニングにおいて「ラベルスムージング」が導入される理由は何ですか？
16.
「データ生成モデル」の評価指標として「Inception Score（IS）」が使用される理由は何ですか？
17.
GANの訓練中に「勾配消失問題」が発生する主な原因は何ですか？
18.
生成モデルが「潜在変数」を使用する理由は何ですか？
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データ生成モデルの評価指標として使用される「FIDスコア」とは何ですか？
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データ生成に用いられる「VAE」とは何の略ですか？
21.
データ生成において「自己回帰モデル」が有効な理由は何ですか？
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GANにおける「ミニバッチディスクリミネーション」は何を解決するための技術ですか？
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Conditional GAN（CGAN）が従来のGANと異なる主な点はどれですか？
25.
データ生成に用いられる代表的な手法である「GAN」は何の略ですか？
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GANの「スタイル転送（Style Transfer）」の応用例として最も適切なものはどれですか？
