Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Вариационный автокодировщик (VAE)
Генеративная архитектура нейронной сети, которая учит вероятностное латентное представление входных данных, позволяя генерировать новые образцы путем выборки из этого латентного пространства.
Очевидная нижняя граница (ELBO)
Целевая функция для максимизации в VAE, представляющая нижнюю границу логарифмической предельной правдоподобности данных, балансирующая реконструкцию и регуляризацию латентного пространства.
Приблизительное апостериорное распределение (q(z|x))
Распределение, параметризованное энкодером, которое аппроксимирует истинное апостериорное распределение латентных переменных условно по входным данным в рамках VAE.
Апостериорный коллапс
Проблема в VAE, при которой изученное латентное распределение становится идентичным априорному распределению, делая энкодер бесполезным и генерируя образцы низкого качества.
Априорное распределение (p(z))
Распределение вероятностей, выбранное для латентных переменных в VAE, обычно стандартное гауссово распределение N(0, I), служащее регуляризатором для латентного пространства.
Деконволюционный автокодировщик
Вариант VAE, использующий деконволюционные слои в декодере для генерации структурированных данных, таких как изображения, с лучшим сохранением пространственных отношений.
Разделение факторов
Желаемое свойство, при котором каждое измерение латентного пространства VAE захватывает семантически независимый фактор вариации в сгенерированных данных.
Иерархия латентных переменных
Продвинутая архитектура VAE, использующая несколько уровней латентных переменных для захвата характеристик на различных уровнях абстракции в данных.
Нормализующие потоки в VAE
Интеграция нормализующих потоковых преобразований для повышения гибкости априорного распределения или приближенного апостериорного распределения, улучшающая генеративное качество VAE.