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潜在空間(ラテント・スペース)

Latent Space せんざいくうかん
中頻度 ⚪ 旧用語 テクノロジ系 新しい技術

意味・解説

AIがデータの持つ「本質的な特徴」を、多次元の座標(ベクトル)として整理して保持している数学的な空間。

複雑なデータ(画像や文章)を、AIが扱いやすい数値の並びに圧縮したもの。意味が似ているものは、この空間内でも近い距離に配置される。

くわしく

「AIの頭の中にある『意味の地図』」です。

1.仕組み:

猫の画像と犬の画像は、この空間上で『動物』という共通の特徴を持つため近くに並びます。

2.生成AIでの役割:

拡散モデルなどは、この潜在空間上の座標を指定することで、新しい画像や文章を描き出します。ポイントは、膨大なデータから『本質』だけを抜き出し、計算できるようにすることで、高度な推論や創造が可能になるからです。

例文

画像生成AIは、潜在空間上の特定の座標にある『猫』と『宇宙』の要素を合成することで、斬新なビジュアルを生成する。

同義語: ラテント空間 / 特徴空間
分類: 深層学習の内部表現
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