Innehåll
- Definition - Vad betyder Variational Autoencoder (VAE)?
- En introduktion till Microsoft Azure och Microsoft Cloud | I hela denna guide kommer du att lära dig vad cloud computing handlar om och hur Microsoft Azure kan hjälpa dig att migrera och driva ditt företag från molnet.
- Techopedia förklarar Variational Autoencoder (VAE)
Definition - Vad betyder Variational Autoencoder (VAE)?
En variativ autokodare är en specifik typ av nervnätverk som hjälper till att generera komplexa modeller baserade på datauppsättningar. I allmänhet talas autokodare ofta om som en typ av djup inlärningsnätverk som försöker rekonstruera en modell eller matcha målutgångarna till tillhandahållna input genom principen om backpropagation.
En introduktion till Microsoft Azure och Microsoft Cloud | I hela denna guide kommer du att lära dig vad cloud computing handlar om och hur Microsoft Azure kan hjälpa dig att migrera och driva ditt företag från molnet.
Techopedia förklarar Variational Autoencoder (VAE)
Variativa autokodare använder sannolikhetsmodellering i ett neuralt nätverkssystem för att tillhandahålla de typer av jämvikt som autokodare vanligtvis används för att producera. Variationsautokodaren fungerar med en kodare, en avkodare och en förlustfunktion. Genom att rekonstruera förlustaspekter kan systemet lära sig att fokusera på önskade sannolikheter eller output, till exempel att producera anmärkningsvärt fokus i bildgenerering och bildbehandling. Till exempel visar tester av dessa typer av nätverk deras förmåga att rekonstruera och återge numeriska siffror från ingångar.