Варіаційний автокодер (VAE)

Автор: Roger Morrison
Дата Створення: 27 Вересень 2021
Дата Оновлення: 21 Червень 2024
Anonim
Understanding Disentanglement and review of beta-VAE, Factor-VAE, beta-TCVAE and DIP-VAE papers
Відеоролик: Understanding Disentanglement and review of beta-VAE, Factor-VAE, beta-TCVAE and DIP-VAE papers

Зміст

Визначення - Що означає варіаційний автокодер (VAE)?

Варіаційний автокодер - це специфічний тип нейронної мережі, який допомагає генерувати складні моделі на основі наборів даних. Взагалі про автокодування часто говорять як про тип глибокої навчальної мережі, яка намагається реконструювати модель або співставити цільові виходи із заданими входами за принципом зворотного розповсюдження.


Вступ до Microsoft Azure та Microsoft Cloud | У цьому посібнику ви дізнаєтеся, що стосується хмарних обчислень та як Microsoft Azure може допомогти вам мігрувати та вести свій бізнес із хмари.

"Техопедія" пояснює варіаційний автокодер (VAE)

Варіаційні автокодери використовують моделювання ймовірності в системі нейронних мереж, щоб забезпечити види рівноваги, які зазвичай створюються автокодерами. Варіаційний автокодер працює з кодером, декодером і функцією втрати. Реконструюючи аспекти втрат, система може навчитися орієнтуватися на бажані ймовірності чи результати, наприклад, виробляючи чудовий фокус у створенні та обробці зображень. Наприклад, тести цих типів мереж показують їх здатність реконструювати та виводити числові цифри з входів.