Ano ang isang variational autoencoder (vae)? - kahulugan mula sa techopedia

Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Variational Autoencoder (VAE)?

Ang isang variational autoencoder ay isang tiyak na uri ng neural network na tumutulong upang makabuo ng mga kumplikadong modelo batay sa mga set ng data. Sa pangkalahatan, ang mga autoencoder ay madalas na pinag-uusapan bilang isang uri ng malalim na network ng pag-aaral na sumusubok na muling bumuo ng isang modelo o tumutugma sa mga target na output upang maibigay ang mga input sa pamamagitan ng prinsipyo ng backpropagation.

Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Variational Autoencoder (VAE)

Ang mga variational autoencoder ay gumagamit ng posibilidad na pagmomolde sa isang neural system system upang mabigyan ang mga uri ng balanse na karaniwang ginagamit ng mga autoencoder. Ang variational autoencoder ay gumagana sa isang encoder, isang decoder at isang pagkawala ng function. Sa pamamagitan ng pag-aayos ng mga aspeto ng pagkawala, matututunan ng system na tumuon sa mga nais na mga posibilidad o output, halimbawa, ang paggawa ng kapansin-pansin na pokus sa pagbuo ng imahe at pagproseso ng imahe. Halimbawa, ang mga pagsusuri sa mga ganitong uri ng mga network ay nagpapakita ng kanilang kakayahang magtayong muli at mag-render ng mga numero ng numero mula sa mga input.