❓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
Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.
The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg
