वैरिएशन ऑटोकेनोडर (VAE)

लेखक: Roger Morrison
निर्माण की तारीख: 27 सितंबर 2021
डेट अपडेट करें: 21 जून 2024
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How to build Variational Autoencoder (VAE) using Keras?
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परिभाषा - वैरिएंट ऑटोकेनोडर (VAE) का क्या अर्थ है?

एक वैरिएबल ऑटोएन्कोडर एक विशिष्ट प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क है जो डेटा सेट के आधार पर जटिल मॉडल उत्पन्न करने में मदद करता है। सामान्य तौर पर, ऑटोरेन्कोडर्स के बारे में अक्सर एक प्रकार के गहरे शिक्षण नेटवर्क के रूप में बात की जाती है जो बैकप्रोपेगेशन के सिद्धांत के माध्यम से प्रदान किए गए इनपुट के लिए एक मॉडल को फिर से संगठित करने या लक्ष्य आउटपुट से मेल खाने की कोशिश करता है।


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Techopedia बताते हैं कि वैरिएंट ऑटोकेनर (VAE)

वैरिएबल ऑटोएन्कोडर्स एक तंत्रिका नेटवर्क प्रणाली में संभावना मॉडलिंग का उपयोग करते हैं ताकि संतुलन के प्रकारों को प्रदान किया जा सके जो कि ऑटोएन्कोडर्स आमतौर पर उत्पादन करने के लिए उपयोग किया जाता है। वैरिएबल ऑटोएन्कोडर एक एनकोडर, एक डिकोडर और एक नुकसान फ़ंक्शन के साथ काम करता है। नुकसान के पहलुओं का पुनर्निर्माण करके, सिस्टम वांछित संभावना या आउटपुट पर ध्यान केंद्रित करना सीख सकता है, उदाहरण के लिए, छवि निर्माण और छवि प्रसंस्करण में उल्लेखनीय ध्यान केंद्रित करना। उदाहरण के लिए, इस प्रकार के नेटवर्कों के परीक्षण इनपुट से संख्यात्मक अंकों के पुनर्निर्माण और रेंडर करने की उनकी क्षमता को दर्शाते हैं।