Sommario:
- Definizione - Cosa significa Variaencial Autoencoder (VAE)?
- Techopedia spiega il Variational Autoencoder (VAE)
Definizione - Cosa significa Variaencial Autoencoder (VAE)?
Un autoencoder variazionale è un tipo specifico di rete neurale che aiuta a generare modelli complessi basati su set di dati. In generale, gli autoencoders vengono spesso descritti come un tipo di rete di apprendimento profondo che tenta di ricostruire un modello o abbinare gli output target agli input forniti attraverso il principio di backpropagation.
Techopedia spiega il Variational Autoencoder (VAE)
Gli autoencoders variazionali usano la modellazione di probabilità in un sistema di reti neurali per fornire i tipi di equilibrio che gli autoencoder sono tipicamente utilizzati per produrre. L'autoencoder variazionale funziona con un encoder, un decodificatore e una funzione di perdita. Ricostruendo gli aspetti di perdita, il sistema può imparare a concentrarsi sulle probabilità o sugli output desiderati, ad esempio, producendo una notevole attenzione nella generazione e nell'elaborazione delle immagini. Ad esempio, i test di questi tipi di reti mostrano la loro capacità di ricostruire e rendere cifre numeriche dagli input.
