¿Cuál es la diferencia entre pre-entrenamiento y pre-procesamiento?

Ejemplos rápidos y sucios: Preprocesamiento: supongamos que tiene datos de entrada en forma de categorías y que tiene que transformarse de etiquetas de categoría a números reales o características binarias (un vector caliente). O tiene varios predictores y…
¿Podemos usar variador automático para aprender una representación como el autoencoder de vainilla?

La respuesta corta es sí, pero (tl; dr) … Después de entrenar un VAE, tenemos dos asignaciones (típicamente parametrizadas por redes neuronales): una red de codificador y decodificador. Esto es lo mismo que un AE de vainilla, pero…
¿Cuáles son las desventajas o desventajas de usar autoencoders para la extracción de características?

Los codificadores automáticos pueden ser excelentes para la extracción de características. Un codificador automático puramente lineal, si converge a los óptimos globales, en realidad convergerá a la representación PCA de sus datos. En ese sentido, los codificadores automáticos…
En el autoencoder variacional, ¿por qué solo tomamos muestras de variables latentes de un gaussiano estándar y aplicamos el decodificador para generar nuevos datos en las pruebas?

A2A. Parece que estás mezclando inferencia y generación. Si pensamos en el VAE como modelo probabilístico, en realidad estamos tratando de aprender un modelo generativo dirigido (piense de arriba hacia abajo, el decodificador es, en cierto sentido, este…
¿En qué se diferencia un autoencoder (apilado) de un MLP, aparte de que los autoencoders aprenden funciones de identidad aproximadas?

Es similar. Pero también es fundamentalmente diferente. No es la salida (X = X) lo que interesa en el caso de AE. Se trata de la capa oculta Y (X-> Y-> X) que puede extraer características importantes, y…
¿Qué es el Autoencoder Adversarial?

Aquí puede encontrar una aplicación de Autoencoder Adversarial en el campo de descubrimiento de fármacos: Redes Adversariales Generativas (GAN): Motor y Aplicaciones – Primero debe comenzar con la definición de Autoencoders (¿Qué son los autoencoders?). En resumen: los…
¿Qué funciona mejor: Autoencoder Variacional o Redes Adversarias Generativas?

Permítanme proporcionarle el “lado negativo” a la respuesta (correcta) de Russel Ruseel. Si su objetivo es realizar una estimación de densidad [1, 2], o hacer algún tipo de uso posterior [3, 4] de la representación latente aprendida, entonces…
¿El objetivo de un autoencoder variacional y una red de confrontación generativa es el mismo?

No, ellos no son. El objetivo de una GAN es generar adversarios que engañen al discriminador para que piense que los adversarios son imágenes reales. De esta manera, el generador y el discriminador continuamente intentan vencer entre sí.…

Supreme Topics

Cómo conseguir que un sitio web de consumo se vuelva viral

¿Cuáles son los buenos proyectos en big data y cloud computing?

Cómo comenzar a aprender sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático

¿Cómo se traducen los me gusta de la página en dólares, euros, libras, yenes, etc.?

Estoy sobrecalificado y subcalificado, ¿qué hago?

Cómo mantenerse lo suficientemente disciplinado para evitar retratos de gran angular durante el trabajo multitudinario con un objetivo zoom

¿Cuál es la mejor solución para el inicio de sesión de usuarios multiplataforma?

A medida que cada año pasa y se vuelve más complejo, ¿la programación necesitará muchas matemáticas?

¿Será el deporte el único dominio en el que se celebrará el espíritu humano en el futuro a medida que la inteligencia y la creatividad sean asumidas por la IA?

Cómo hacer un trabajo de primera clase en inteligencia artificial

¿Qué harán los proveedores finlandeses de internet móvil ahora que las nuevas regulaciones de la UE están activas?

¿Puedo insertar anuncios de Google Adsense en un sitio web pirateado de intercambio de software / pornografía al insertar una página completa de un sitio web aprobado?

Cómo obtener una patente sobre las implementaciones más rápidas de un algoritmo

Parece que mi PC está procesando cosas y se vuelve muy ruidosa, como si estuviera haciendo algo exigente con el fanático mental, a pesar de que no estoy usando mi PC. Cuando abro el administrador de tareas para ver qué está sucediendo, la CPU está encendida como 70%, luego cae a la normalidad de inmediato y la PC se calma. ¿Es un virus?

Entre Palantir, Facebook y Google, ¿qué algoritmos de la compañía son los más rápidos y eficientes en la obtención de resultados a través de información basada en datos?