Лекция №14. Автоэнкодеры

Четырнадцатое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС214. Преподаватель: Александр Пославский Таймкоды: 00:00:07:10 Автоэнкодер (AE) 00:00:23:21 Unsupervised learning 00:06:33:01 Representation learning 00:17:48:18 Снижение размерности 00:24:02:04 Архитектура автоэнкодера 00:26:43:28 Сжатие информации и потери 00:28:20:15 Manifold assumption 00:28:47:27 Метод главных компонент (PCA) 00:31:49:14 Аналогия AE и PCA 00:33:16:16 Очищение изображения от шумов 00:35:40:12 Добавление шума к исходной выборке 00:35:55:19 PCA для избавления от шума 00:42:02:03 Латентное представление цифр после PCA 00:44:12:22 Реализация автоэнкодера 00:53:28:05 Разреженный автоэнкодер 01:10:45:24 Дивергенция Кульбака-Лейблера 01:13:43:24 Автоэнкодер как генератор и его ограничения. Плавная интерполяция 01:22:08:12 Первая модификация 01:27:51:13 Вторая модификация 01:27:55:14 Только KL-дивергенция 01:30:38:02 Совмещаем ошибку восстановления и KL-дивергению 01:37:29:01 Векторная арифметика 01:39:23:01 Почему KL(Q||P) 01:41:38:28 Проблемы «ванильного» VAE 01:42:01:08 Автоэнкодеры с условием(CAE) 01:42:02:28 Мотивация 01:42:19:29 Несвязные компоненты и автокодировщик с условиями 01:47:03:00 Условные вариационные автоэнкодеры (CVAE) 01:47:12:04 Реализация вариационного автоэнкодера с условиями, CVAE 01:50:59:06 Генерация заданных цифр из латентного распределения 01:52:44:17 Состязательные автокодировщики (AAE = AE GAN) 01:59:05:27 Разделение (disentangling) стиля и метки 02:02:05:22 Semisupervised AAE 02:04:55:28 Полезные материалы Ссылка на лекцию: VK: Telegram: Сайт: