❓Чем отличается стандартный автоэнкодер от вариационного автоэнкодера (VAE), и в каких случаях стоит использовать VAE
Стандартный автоэнкодер (AE) и вариационный автоэнкодер (VAE) оба используют нейросети для сжатия данных (в латентное пространство) и последующего восстановления. Однако у них разный подход к латентному пространству и цели:
🟠Автоэнкодер (AE)
— Детерминированный: каждый вход x преобразуется в фиксированный вектор z — Цель — минимизировать ошибку реконструкции (например, MSE) — Применения: сжатие данных, устранение шума, понижение размерности — Ограничения: латентное пространство может быть неструктурированным, генерация новых данных — затруднена
🟠Вариационный автоэнкодер (VAE)
— Стохастический: вместо одного z модель выдает параметры распределения (обычно гауссианского), из которого семплируется z — Цель — максимизировать вариационную нижнюю границу (ELBO), включающую:ошибку реконструкции, KL-дивергенцию — Плюсы: латентное пространство структурировано, можно генерировать новые осмысленные примеры, просто семплируя z из N(0,1) — Применения: генерация изображений, data augmentation, работа с отсутствующими данными
🟠Когда использовать VAE вместо AE
— Когда нужна генерация новых данных (например, изображений) — Когда важно иметь регуляризированное латентное пространство — Когда модель должна обобщать, а не просто копировать вход — В задачах, где важна интерпретируемость или контроль над сгенерированными объектами
❓Чем отличается стандартный автоэнкодер от вариационного автоэнкодера (VAE), и в каких случаях стоит использовать VAE
Стандартный автоэнкодер (AE) и вариационный автоэнкодер (VAE) оба используют нейросети для сжатия данных (в латентное пространство) и последующего восстановления. Однако у них разный подход к латентному пространству и цели:
🟠Автоэнкодер (AE)
— Детерминированный: каждый вход x преобразуется в фиксированный вектор z — Цель — минимизировать ошибку реконструкции (например, MSE) — Применения: сжатие данных, устранение шума, понижение размерности — Ограничения: латентное пространство может быть неструктурированным, генерация новых данных — затруднена
🟠Вариационный автоэнкодер (VAE)
— Стохастический: вместо одного z модель выдает параметры распределения (обычно гауссианского), из которого семплируется z — Цель — максимизировать вариационную нижнюю границу (ELBO), включающую:ошибку реконструкции, KL-дивергенцию — Плюсы: латентное пространство структурировано, можно генерировать новые осмысленные примеры, просто семплируя z из N(0,1) — Применения: генерация изображений, data augmentation, работа с отсутствующими данными
🟠Когда использовать VAE вместо AE
— Когда нужна генерация новых данных (например, изображений) — Когда важно иметь регуляризированное латентное пространство — Когда модель должна обобщать, а не просто копировать вход — В задачах, где важна интерпретируемость или контроль над сгенерированными объектами
If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk
