Descripción
En esta monografía, los autores presentan una introducción al marco de los autoencoders variacionales (VAE) que proporciona un método fundamentado para el aprendizaje conjunto de modelos de variables latentes profundas y los modelos de inferencia correspondientes utilizando el descenso de gradiente estocástico. El marco tiene una amplia gama de aplicaciones, desde el modelado generativo, el aprendizaje semi-supervisado hasta el aprendizaje de representaciones.
Los autores amplían trabajos anteriores y proporcionan al lector los detalles precisos sobre temas importantes, ofreciendo una profunda visión del tema tanto para expertos como para estudiantes. Escrito como una obra de estudio, el texto sirve como una revisión para aquellos que deseen profundizar rápidamente sus conocimientos sobre el tema.
An Introduction to Variational Autoencoders (Una introducción a los autoencoders variacionales) ofrece un resumen rápido de un tema que se ha convertido en una herramienta importante en las técnicas modernas de aprendizaje profundo.
Autor: Diederik P. Kingma, Welling Max
Editorial: Now Publishers
Publicado: 11/12/2019
Páginas: 102
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.34 libras
Tamaño: 9.21 pulgadas (alto) x 6.14 pulgadas (ancho) x 0.21 pulgadas (profundidad)
ISBN13: 9781680836226
ISBN10: 1680836226
Categorías BISAC:
- Informática | Teoría de Máquinas