Xử Lý Phân Phối Lớp Tiềm Ẩn Trong VAE
August 14, 2024
Xử Lý Phân Phối Lớp Tiềm Ẩn Trong VAE # Trong mô hình Variational Autoencoder (VAE), việc so sánh phân phối hậu nghiệm
Xử Lý Phân Phối Lớp Tiềm Ẩn Trong VAE # Trong mô hình Variational Autoencoder (VAE), việc so sánh phân phối hậu nghiệm
Identifiable VAE (iVAE) [1] là một biến thể của mô hình Variational Autoencoder (VAE) với mục tiêu chính là làm cho mô hình này trở nên “có thể nhận dạng được” (identifiable). Điều này có nghĩa là iVAE có khả năng đảm bảo rằng các biến tiềm ẩn
Autoencoder (AE) và Variational Autoencoder (VAE) là hai loại mô hình học sâu được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ như giảm chiều dữ liệu, phát hiện bất thường, và tạo sinh dữ liệu mới. Mặc dù cả hai đều được thiết kế để học một biểu diễn tiềm ẩn (latent representation) của dữ liệu đầu vào, nhưng chúng khác nhau ở một số điểm quan trọng. 1. Autoencoder (AE) # Cấu trúc: ...