Variační autoenkodér a úlohy pozorování v latentním prostoru - Faltejsek, Tomáš; Vadinský, Ondřej; Šejnová, Gabriela; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2023)
Variační autoenkodér představuje inovaci na poli strojového učení bez učitele. Jeho architektura kombinuje stochastické enkodér–dekodér moduly a hluboké učení. V důsledku interní reprezentace vstupních dat formou latentních proměnných je formován latentní prostor modelu. Trénováním modelu variačního autoenkodéru jsou v jeho latentním prostoru formovány struktury nesoucí sémantický význam vstupních dat. Modelem variačního autoenkodéru jsou navíc zachyceny pouze výrazné rysy vstupních dat a dochází tak k redukci jejich dimenzionality. Variační autoenkodér nalézá uplatnění v širokém spektru úloh generativního modelování a je schopen syntézy zcela nových dat. Práce se zabývá představením teorie variačního autoenkodéru a zmapování jeho aktuálního stavu poznání. Dále jsou v práci představeny možné aplikace variačního autoenkodéru ve vybraných problémových oblastech a jeho využití je demonstrováno praktickou implementací ilustrační úlohy generativního modelování obrazových dat.
Vedoucí práce: Ondřej Vadinský
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2023
Způsob přístupu: Internet
Keywords: aplikovaná informatika [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses