Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Стандартная архитектура VAE
Основная структура вариационных автоэнкодеров с энкодером, декодером и вероятностным латентным пространством.
Латентное пространство и распределение
Управление латентными переменными, следующими вероятностным распределениям, для захвата структуры данных.
Функция потерь ELBO
ELBO, оптимизирующая реконструкцию и одновременно регуляризирующая латентное пространство с помощью расхождения KL.
Условные VAE
Вариационные автокодировщики, интегрирующие условия для генерации контролируемых данных на основе конкретных атрибутов.
Иерархические VAE
Многоуровневые архитектуры, захватывающие абстракции на различных масштабах в латентном пространстве.
Сверточные VAE
Применение VAE к данным изображений с использованием сверточных слоев для захвата пространственных структур.
Рекуррентные VAE
Расширение VAE на последовательные данные, такие как текст или временные ряды, с использованием рекуррентных механизмов.
Коллапс апостериорного распределения
Явление, при котором энкодер игнорирует входные данные, и его решения посредством архитектурных модификаций.
β-VAE и варианты
Модификации члена регуляризации для контроля компромисса между восстановлением и емкостью латентного пространства.
Разупорядочивание представлений
Техники VAE для обучения независимым и интерпретируемым латентным факторам в данных.
Амортизированный вариационный вывод
Процесс обучения нейронного энкодера для эффективной аппроксимации апостериорного распределения.
Полууправляемые VAE
Комбинация контролируемого и неконтролируемого обучения с использованием VAE и частично размеченных данных.
VAE для импутации
Использование VAE для обработки и импутации пропущенных значений в неполных наборах данных.
Состязательные VAE
Объединение VAE и GAN для улучшения качества генерируемых образцов при сохранении инференса.
Нормализующие потоки в VAE
Использование биективных преобразований для обогащения семейства аппроксимирующих апостериорных распределений