Варијациони аутоенкодер (ВАЕ)

Аутор: Roger Morrison
Датум Стварања: 27 Септембар 2021
Ажурирати Датум: 21 Јуни 2024
Anonim
PyData Tel Aviv Meetup: Generative models And Variational AutoEncoder explained - Shai Harel
Видео: PyData Tel Aviv Meetup: Generative models And Variational AutoEncoder explained - Shai Harel

Садржај

Дефиниција - Шта значи варијабилни аутоенкодер (ВАЕ)?

Варијациони аутоенкодер је специфична врста неуронске мреже која помаже у генерисању сложених модела заснованих на скуповима података. Генерално, о аутоенкодерима се често говори као о врсти мреже за дубоко учење која покушава реконструисати модел или ускладити циљне излазе са датим улазима кроз принцип бацкпропагације.


Увод у Мицрософт Азуре и Мицрософт Цлоуд | Кроз овај водич научићете о томе шта се рачуна у облаку и како вам Мицрософт Азуре може помоћи да мигрирате и покренете посао из облака.

Техопедија објашњава варијабилни аутоенкодер (ВАЕ)

Различити аутоенкодери користе моделирање вероватноће у систему неуронске мреже како би се осигурала врста равнотеже коју аутоенкодери обично користе. Варијациони аутоенкодер ради са енкодером, декодером и функцијом губитка. Реконструишући аспекте губитака, систем може да научи да се фокусира на жељене вероватноће или излазе, на пример, стварајући изванредан фокус у генерисању и обради слике. На пример, тестови ових врста мрежа показују њихову способност да реконструишу и износе нумеричке цифре из улаза.