Tabla de contenido:
- Definición: ¿Qué significa Autoencoder Variacional (VAE)?
- Techopedia explica Autoencoder Variacional (VAE)
Definición: ¿Qué significa Autoencoder Variacional (VAE)?
Un autoencoder variacional es un tipo específico de red neuronal que ayuda a generar modelos complejos basados en conjuntos de datos. En general, los codificadores automáticos a menudo se mencionan como un tipo de red de aprendizaje profundo que intenta reconstruir un modelo o hacer coincidir las salidas objetivo con las entradas proporcionadas a través del principio de retropropagación.
Techopedia explica Autoencoder Variacional (VAE)
Los autoencoders variacionales usan modelos de probabilidad en un sistema de red neuronal para proporcionar los tipos de equilibrio que los autoencoders suelen usar para producir. El autoencoder variacional funciona con un codificador, un decodificador y una función de pérdida. Al reconstruir los aspectos de pérdida, el sistema puede aprender a enfocarse en las probabilidades o salidas deseadas, por ejemplo, produciendo un enfoque notable en la generación y el procesamiento de imágenes. Por ejemplo, las pruebas de este tipo de redes muestran su capacidad para reconstruir y representar dígitos numéricos a partir de entradas.
