An Introduction to Variational Autoencoders
Ebben a monográfiában a szerzők bevezetést nyújtanak a variációs autókódolók (VAE-k) keretrendszerébe, amely egy elvi módszert kínál a mély látens-változós modellek és a megfelelő következtetési modellek közös tanulására sztochasztikus gradiens ereszkedés segítségével.
A keretrendszer a generatív modellezéstől kezdve a félig felügyelt tanuláson át a reprezentációs tanulásig széleskörűen alkalmazható. A szerzők kibővítik a korábbi munkákat, és az olvasó számára a fontos témák finom részleteit nyújtják, mély betekintést nyújtva a témába a szakértő és a tanuló számára egyaránt.
Az áttekintő jelleggel megírt szöveg áttekintésként szolgál azok számára, akik gyorsan szeretnék elmélyíteni tudásukat a témában. Az An Introduction to Variational Autoencoders gyors összefoglalót nyújt az olvasó számára egy olyan témáról, amely a modern mélytanulási technikák fontos eszközévé vált.