Thuật ngữ AI
Từ điển đầy đủ về Trí tuệ nhân tạo
Postérieur d'Inférence
Distribution de probabilité des variables latentes conditionnellement aux données observées, approximée par l'encodeur variationnel. Cruciale pour l'apprentissage des représentations latentes informatives des données d'entrée.
Régularisation Variationnelle
Mécanisme évitant l'effondrement de l'espace latent grâce à la divergence KL dans la fonction objectif. Maintient une distribution latente informative et structurée tout en préservant la capacité de génération.
Postérieur Variationnel
Approximation paramétrique de la distribution postérieure réelle, typiquement gaussienne diagonale pour des raisons calculatoires. Permet une inférence tractable et une optimisation efficace des paramètres du modèle.
Variance Latente
Paramètre de dispersion contrôlant l'incertitude dans chaque dimension de l'espace latent, appris par l'encodeur. Influencedirectement la diversité et la qualité des données générées par le décodeur.