Вариационные автокодировщики - что это такое, определение термина
- Вариационные автокодировщики
- Вариационные авто кодировщики — это тип нейронной сети, обучаемой в неконтролируемом режиме с целью изучения скрытого пространства данных. Они представляют собой комбинацию генеративной модели и соответствующего референция-модуля. Вариационные авто кодировщики используются для изучения и реконструкции данных, а также для генерации новых примеров из изученного распределения данных. Они являются одним из ключевых инструментов в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Детальная информация
Вариационные автокодировщики (VAE) - это тип нейронных сетей, используемый в машинном обучении для генерации новых данных на основе имеющегося набора обучающих данных. VAE представляют собой комбинацию автокодировщика и байесовской модели, что позволяет не только сжимать и восстанавливать информацию, но и генерировать новые примеры данных, которые похожи на обучающий набор.
Основная идея VAE заключается в том, что вместо того, чтобы просто сжимать и восстанавливать данные, модель пытается научиться выводить распределение скрытых переменных, которые лежат в основе данных. Таким образом, VAE позволяет не только генерировать новые данные, но и определять вероятность того, насколько данные похожи на обучающий набор.
Для обучения VAE используется функция потерь, которая включает две части: среднюю кросс-энтропию и дивергенцию Кульбака-Лейблера. Первая часть помогает восстанавливать данные, а вторая - штрафует модель за то, что распределение скрытых переменных не соответствует априорному распределению.
Преимущество VAE заключается в том, что они обладают способностью генерировать новые данные, сохраняя структуру и закономерности из исходного набора данных. Это делает их полезными инструментами в задачах генерации изображений, обработки естественного языка и других сферах искусственного интеллекта.