Вариационный автоэнкодер (VAE)

Автор: Roger Morrison
Дата создания: 27 Сентябрь 2021
Дата обновления: 21 Июнь 2024
Anonim
Вариационные автоэнкодеры (VAE). Что это такое? | #28 нейросети на Python
Видео: Вариационные автоэнкодеры (VAE). Что это такое? | #28 нейросети на Python

Содержание

Определение - Что означает Variational Autoencoder (VAE)?

Вариационный автоэнкодер - это особый тип нейронной сети, который помогает создавать сложные модели на основе наборов данных. В общем, об автоэнкодерах часто говорят как о типе сети глубокого обучения, которая пытается реконструировать модель или сопоставить целевые выходные данные с предоставленными входными данными по принципу обратного распространения.


Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.

Techopedia объясняет вариационный автоэнкодер (VAE)

Вариационные автоэнкодеры используют моделирование вероятностей в нейросетевой системе, чтобы обеспечить равновесие, которое обычно используют автоэнкодеры. Вариационный автоэнкодер работает с кодером, декодером и функцией потерь. Восстанавливая аспекты потерь, система может научиться фокусироваться на желаемых вероятностях или выходных данных, например, создавая замечательный фокус при формировании и обработке изображений. Например, тесты этих типов сетей показывают их способность восстанавливать и отображать числовые цифры из входных данных.