Шумоподавляющие и вариационные автоэнкодеры

Описание: 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.