Введение:
Вариационные автоэнкодеры (VAE) — это тип архитектуры нейронной сети, используемый в неконтролируемом обучении. VAE использовались для создания реалистичных изображений, сжатия данных и извлечения полезной информации из многомерных наборов данных. В этой статье мы обсудим основы VAE, их архитектуру, как они работают и их приложения.
Основы VAE:
VAE — это тип автоэнкодера, который использует вероятностный подход для создания скрытых переменных. Автоэнкодеры — это архитектуры нейронных сетей, которые учатся восстанавливать входные данные, используя слой узкого места. Слой узкого места уменьшает размерность входных данных, и сеть учится воспроизводить исходные входные данные из сжатого представления.
VAE развивают концепцию автоэнкодеров, вводя идею вероятностных скрытых переменных. Эти переменные берутся из предварительного распределения, которое изучается в процессе обучения. Целью VAE является изучение параметров предыдущего распределения, чтобы можно было выбрать скрытые переменные для создания новых точек данных.
Архитектура VAE:
Архитектура VAE состоит из двух основных частей: кодера и декодера. Кодер отображает входные данные в скрытое пространство переменных, а декодер отображает скрытые переменные обратно во входное пространство. Кодер и декодер — это нейронные сети, которые обучаются вместе, чтобы свести к минимуму потери при реконструкции.
Кодер предназначен для изучения среднего значения и дисперсии скрытых переменных, которые используются для выборки новых точек из предыдущего распределения. Декодер берет выбранные скрытые переменные и генерирует новую точку данных. Функция потерь, используемая для обучения VAE, представляет собой комбинацию потерь при реконструкции и расхождения KL между изученным априорным распределением и стандартным нормальным распределением.
Как работают VAE:
VAE работают за счет оптимизации параметров кодера и декодера, чтобы минимизировать потери при реконструкции и расхождение KL. В процессе обучения кодировщик изучает среднее значение и дисперсию скрытых переменных, а декодер учится восстанавливать входные данные из выборочных скрытых переменных.
После завершения обучения изученные параметры кодера и декодера можно использовать для создания новых точек данных. Это делается путем выборки новой точки из изученного предыдущего распределения, а затем подачи ее через декодер для создания новой точки данных.
Применения VAE:
VAE использовались в различных приложениях, в том числе:
1. Создание изображения. VAE можно использовать для создания реалистичных изображений. Выбирая новые точки из изученного априорного распределения, VAE могут генерировать новые изображения, аналогичные обучающим данным.
2. Сжатие данных. VAE можно использовать для сжатия данных за счет уменьшения размерности входных данных. Сжатые данные можно сохранить, а затем при необходимости восстановить с помощью декодера.
3. Обнаружение аномалий. VAE можно использовать для обнаружения аномалий в многомерных наборах данных. Сравнивая ошибку реконструкции новой точки данных с обучающими данными, VAE могут выявлять аномалии в данных.
Вывод:
VAE — это мощный тип архитектуры нейронной сети, использующий вероятностный подход для генерации скрытых переменных. VAE использовались в различных приложениях, включая создание изображений, сжатие данных и обнаружение аномалий. С ростом объема генерируемых данных VAE будут по-прежнему оставаться важным инструментом в неконтролируемом обучении.
