深層学習と確率的モデリングを組合わせた生成モデルの一種．高次元の入力データを低次元の潜在空間にマッピング（エンコーディング）し，その潜在空間から元の高次元データを再構成（デコーディング）するのが主たる目的である．元の入力データを再現することができる潜在空間にデータをエンコードするニューラルネットワークと，その潜在変数から元のデータをデコードするニューラルネットワークの2つで構成される．（実験医学増刊4115より）
マルチオミクス データ駆動時代の疾患研究
がん、老化、生活習慣病 最新のオミクス統合で挑む標的探索と病態解明
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