❓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
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
For some time, Mr. Durov and a few dozen staffers had no fixed headquarters, but rather traveled the world, setting up shop in one city after another, he told the Journal in 2016. The company now has its operational base in Dubai, though it says it doesn’t keep servers there.Mr. Durov maintains a yearslong friendship from his VK days with actor and tech investor Jared Leto, with whom he shares an ascetic lifestyle that eschews meat and alcohol.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from vn
