Dynamické variačné autokodéry: A Comprehensive Review

Pôvodný názov:

Dynamical Variational Autoencoders: A Comprehensive Review

Obsah knihy:

Variačné autoenkodéry (VAE) sú výkonné hlboké generatívne modely, ktoré sa široko používajú na reprezentáciu vysokorozmerných komplexných údajov prostredníctvom nízkorozmerného latentného priestoru naučeného nekontrolovaným spôsobom. V tejto monografii autori predstavujú a diskutujú o všeobecnej triede modelov nazývaných dynamické variačné autoenkodéry (DVAE), ktoré rozširujú VAE na modelovanie časových vektorových sekvencií. Autori pritom uvádzajú:

- formálnu definíciu všeobecnej triedy DVAE.

- podrobný a úplný technický opis siedmich modelov DVAE.

- rýchly prehľad ďalších modelov DVAE prezentovaných v najnovšej literatúre.

- diskusiu o najnovšom vývoji v oblasti DVAE vo vzťahu k histórii a technickému pozadiu klasických modelov, na ktorých sú DVAE postavené.

- kvantitatívne porovnanie vybraných modelov DVAE.

- diskusia, ktorá má priblížiť triedu modelov DVAE.

Táto monografia predstavuje komplexný prehľad súčasného stavu techniky v oblasti DVAE. Poskytuje čitateľovi prístupný prehľad technických aspektov jednotlivých modelov DVAE, ich prepojenia s klasickými.

modelmi, ich vzájomné prepojenia a ich zjednotenie v triede DVAE v stručnej, ľahko čitateľnej knihe.

Autori vynaložili značné úsilie na zjednotenie terminológie a notácie používanej v rôznych modeloch, čo je pre všetkých študentov, výskumníkov a odborníkov z praxe pracujúcich v oblasti strojového učenia neoceniteľným zdrojom informácií.