Что такое вариационный вывод? Проще говоря, вариационный вывод - это метод аппроксимации сложного распределения с помощью некоторого семейства параметризованных распределений. Зачем нам это нужно? Допустим, у нас есть некоторые наблюдаемые данные X и некоторая ненаблюдаемая (скрытая) переменная z (для чего используется скрытая переменная, пока не имеет большого значения). Используя полный байесовский вывод, мы можем затем вычислить апостериорное распределение z с учетом..

Давным-давно, читая о генеративных моделях и глубоком обучении, я наткнулся на автокодировщики. Первая мысль, которая пришла мне в голову, — могу ли я использовать их для генерации данных изображения. Я уверен, что некоторые из вас задумывались об этом раньше. Поэтому в этой статье я хочу предоставить эмпирические результаты и ответить на этот вопрос. Этот пост содержит базовую реализацию автокодировщиков и вариационных автокодировщиков PyTorch. Я также проверяю способность обоих этих..

Углубленный взгляд на причины, лежащие в основе вариационных автоматических кодировщиков. Введение За последние несколько лет генеративные модели приобрели огромную популярность. У них есть множество применений в области увеличения данных и улучшения качества изображения, включая раскрашивание изображения или заполнение поврежденных или отсутствующих частей изображения. При использовании методов увеличения данных с целью улучшения несбалансированных классов данных может быть полезно..

Снижение размерности финансовых временных рядов и построение индексов В этой статье исследуется использование вариационного автокодировщика для уменьшения размеров финансовых временных рядов с помощью Keras и Python. В дальнейшем мы будем обнаруживать сходство между финансовыми инструментами на разных рынках и использовать полученные результаты для построения специального индекса. Заявление об ограничении ответственности: исследование, представленное в этой статье, является результатом..