Erforschung der Konzepte von Variations-Autokodierern
Einführung in Variationale Autoencoder Variationale Autoencoder (VAEs) sind eine Art generatives Modell, das beim unüberwachten Lernen verwendet wird. VAEs basieren auf neuronalen Netzen und werden verwendet, um niedrigdimensionale Repräsentationen von hochdimensionalen Daten zu lernen. Diese Repräsentationen werden oft als latente Variablen oder latente Räume bezeichnet. Überblick über VAEs VAEs bestehen aus zwei Teilen, einem Encoder … Weiterlesen