# Diederik P. Kingma ## 概要 Diederik P. Kingma は変分推論と生成モデルの研究者であり、[[@2026__30papers__Variational Lossy Autoencoder]]執筆時は[[OpenAI]]に所属していた。同論文では、VAEと自己回帰モデルを統合し、局所情報と大域情報をデコーダーと潜在変数へ分担させる[[変分損失性オートエンコーダ]]を共同提案した。(Source: [[@2026__30papers__Variational Lossy Autoencoder]]) ## 主な貢献（wiki 収録ソース） - **[[@2026__30papers__Variational Lossy Autoencoder]]**: 自己回帰フロー事前分布と逆自己回帰フロー事後分布の関係を利用し、同じ訓練計算量で生成経路を深くするVLAEの設計へ貢献した。 - 同論文が基礎とするVAE、逆自己回帰フロー、free bitsに関する先行研究の著者でもある。(Source: [[@2026__30papers__Variational Lossy Autoencoder]]) ## 関連 - [[変分損失性オートエンコーダ]] - [[Xi Chen]] - [[Tim Salimans]] ## 出典 - [[@2026__30papers__Variational Lossy Autoencoder]]