❓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
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Why Telegram?
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from it
