Шумоподавляющие и вариационные автоэнкодеры

Видео об автоэнкодерах, очень мощной генеративной модели. Видео включает в себя: Введение: (0:25) Снижение размерности (3:35) Устранение шума в автокодировщиках (10:50) Вариационные автокодировщики (18:15) Обучение автокодировщиков (23:36) Репозиторий Github: www.github.com/luisguiserrano/autoencoders Рекомендуемые видео: Генеративно-состязательные сети:    • A Friendly Introduction to Generative Adve...   Ограниченные машины Больцмана:    • Generative model that won the 2024 Physics...   Факторизация матриц:    • How does Netflix recommend movies? Matrix ...   Сингулярное разложение:    • Singular Value Decomposition (SVD) and Ima...   Нейронные сети:    • A friendly introduction to Deep Learning a...   Свёрточные нейронные сети:    • A friendly introduction to Convolutional N...   Рекуррентные нейронные сети:    • A friendly introduction to Convolutional N...   Логистическая регрессия:    • Logistic Regression and the Perceptron Alg...   Энтропия Шеннона:    • Shannon Entropy and Information Gain   Книга Луиса Серрано «Изучаем машинное обучение». bit.ly/grokkingML Код скидки 40%: serranoyt 0:00 Введение 0:13 Генеративные модели 3:03 Вариационные автоэнкодеры 3:45 Набор данных изображений 10:16 Шумоподавление автоэнкодеров 10:27 Линейные методы 10:53 Доступное введение в глубокое обучение и нейронные сети 11:58 Отображение действительных чисел в интервал (0,1) 12:23 Сигмоидальная функция 12:41 Персептрон 15:02 Коррекция шума 18:20 Автоэнкодеры как генераторы 20:16 Латентное пространство 23:41 Обучение нейронной сети — функция потерь 25:18 Обучение автоэнкодера 25:32 Обучение автоэнкодеров 25:46 Потеря реконструкции (среднеквадратическая ошибка) 26:31 Потеря реконструкции (логарифмическая потеря) 27:11 Обучение вариационного автоэнкодера Кодировщик Исправление: в 30:05 число в середине красного графика должно быть 0,4, а не 0,3.