Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Разделение факторов
Свойство, при котором каждое измерение латентного пространства захватывает одну интерпретируемую и независимую характеристику данных, позволяя осуществлять детальный контроль генерации.
Емкость энкодера
Количество информации, которое энкодер может передать в латентное пространство, косвенно контролируемое параметром beta для предотвращения переобучения.
Вариационное апостериорное распределение
Параметрическая аппроксимация истинного апостериорного распределения, обычно моделируемая как диагональная гауссовская, параметры которой изучаются энкодером.
Латентные факторы вариации
Независимые измерения латентного пространства, соответствующие фундаментальным атрибутам, лежащим в основе наблюдаемых данных.
Изотропный априор
Стандартное гауссовское априорное распределение (нулевое среднее, единичная дисперсия), используемое в VAE для регуляризации латентного пространства и облегчения сэмплирования.
Аннелинг beta
Стратегия обучения, постепенно изменяющая параметр beta от низкого начального значения до целевого значения для улучшения сходимости и разделения факторов.
Коэффициент разделения
Количественная метрика, оценивающая степень, в которой каждое латентное измерение захватывает уникальный и независимый фактор вариации в изученных представлениях.
Амортизированное вариационное кодирование
Процесс, при котором вариационный вывод выполняется нейронной сетью, которая учится непосредственно отображать данные в параметры апостериорного распределения.
Контролируемая реконструкция
Способность Beta-VAE точно восстанавливать данные при сохранении разъединенной латентной структуры благодаря компромиссу, регулируемому параметром beta.
Латентный компромисс смещение-дисперсия
Фундаментальный компромисс в Beta-VAE между емкостью латентного пространства (дисперсия) и ограничением регуляризации (смещение) в сторону простого распределения.
Латентная условная генерация
Процесс генерации новых данных путем выборочного манипулирования измерениями разъединенного латентного пространства для управления желаемыми атрибутами.