Movatterモバイル変換

Autoenkoder wariacyjny

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii

Autoenkoder wariacyjny (ang.variational autoencoder,VAE) – architekturasztucznej sieci neuronowej będąca ewolucją architekturyautoenkodera, operująca nawnioskowaniu bayesowskim^[1].

Pomimo faktu, że VAE został zaprojektowany douczenia nienadzorowanego^[2]^[3], jego skuteczność została udowodniona w uczeniu półnadzorowanym^[4] inadzorowanym^[5].

↑Diederik P.D.P. Kingma Diederik P.D.P.,MaxM. Welling MaxM.,Auto-Encoding Variational Bayes, „arXiv”,2022,DOI: 10.48550/arXiv.1312.6114,arXiv:1312.6114 [dostęp 2025-04-16] .
↑NatN. Dilokthanakul NatN. i inni,Deep Unsupervised Clustering with Gaussian Mixture Variational Autoencoders, „arXiv”,2017,DOI: 10.48550/arXiv.1611.02648,arXiv:1611.02648 [dostęp 2025-04-16] .
↑Wei-NingW.N. Hsu Wei-NingW.N.,YuY. Zhang YuY.,JamesJ. Glass JamesJ.,Unsupervised domain adaptation for robust speech recognition via variational autoencoder-based data augmentation, 2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU), grudzień 2017, s. 16–23,DOI: 10.1109/ASRU.2017.8268911 [dostęp 2025-04-16] .
↑M. EhsanM.E. Abbasnejad M. EhsanM.E.,AnthonyA. Dick AnthonyA.,Anton van denA. Hengel Anton van denA.,Infinite Variational Autoencoder for Semi-Supervised Learning [online], 2017, s. 5888–5897 [dostęp 2025-04-16] .
↑HirokazuH. Kameoka HirokazuH.,LiL. Li LiL.,ShotaS. Inoue ShotaS.,ShojiS. Makino ShojiS.,Supervised Determined Source Separation with Multichannel Variational Autoencoder, „Neural Computation”, 31 (9),2019, s. 1891–1914,DOI: 10.1162/neco_a_01217,ISSN 0899-7667 [dostęp 2025-04-16] .