Índice:
- Definição - O que significa Autoencoder Variacional (VAE)?
- Techopedia explica Variational Autoencoder (VAE)
Definição - O que significa Autoencoder Variacional (VAE)?
Um autoencoder variacional é um tipo específico de rede neural que ajuda a gerar modelos complexos com base em conjuntos de dados. Em geral, os autoencodificadores são frequentemente mencionados como um tipo de rede de aprendizado profundo que tenta reconstruir um modelo ou combinar os resultados desejados com os dados fornecidos pelo princípio da retropropagação.
Techopedia explica Variational Autoencoder (VAE)
Autoencoders variacionais usam modelagem de probabilidade em um sistema de rede neural para fornecer os tipos de equilíbrio que os autoencoders normalmente são usados para produzir. O autoencoder variacional funciona com um codificador, um decodificador e uma função de perda. Ao reconstruir os aspectos de perda, o sistema pode aprender a focar nas probabilidades ou resultados desejados, por exemplo, produzindo um foco notável na geração e no processamento de imagens. Por exemplo, testes desses tipos de redes mostram sua capacidade de reconstruir e renderizar dígitos numéricos a partir de entradas.
