変分オートエンコーダ（VAE）に関する説明として、最も適切なものはどれか。
- 1生成器と識別器の2つのネットワークを競わせるように学習し、本物らしいデータを生成する。
- 2入力に意図的にノイズを加え、ノイズのない元の入力を復元するように学習する。
- 3エンコーダが潜在変数の確率分布（平均と分散）を出力し、その分布からサンプリングした値をデコーダに入力して元のデータを復元するように学習する。
- 4潜在変数を確率分布ではなく1つの固定的なベクトルとして出力し、その値をそのままデコーダに入力して入力を再構成する。
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正解：3
VAEは、エンコーダで潜在変数を平均と分散で表される確率分布として表現し、そこからサンプリングした値をデコーダで復元します。サンプリングを含んだまま誤差逆伝播で学習するために、再パラメータ化トリックが用いられます。1はGAN、2はデノイジングオートエンコーダ、4は通常のオートエンコーダの説明です。潜在空間が連続的な分布になるため、学習後に潜在空間からサンプリングすれば新しいデータを生成できる点がVAEの特徴です。
根拠：変分オートエンコーダ（Kingma & Welling, 2013）