Лекция №13 “Автоэнкодеры“

Тринадцатое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС242 пятого потока обучения. Преподаватель: Сергей Колпинский Дата: 00:00 Начало 00:05 Автоэнкодер (AE) 00:22 Unsupervised learning 02:42 Representation learning 06:36 Снижение размерности 07:44 Архитектура автоэнкодера 09:14 Сжатие информации и потери 10:46 Manifold assumption 11:59 Метод главных компонент (PCA) 13:28 Аналогия AE и PCA 15:23 Очищение изображения от шумов 16:23 PCA для избавления от шума 20:28 Реализация автоэнкодера 29:13 Обнаружение аномалий 32:47 Предобучение на неразмеченных данных 35:09 Автоэнкодер как генератор и его ограничения. Плавная интерполяция 39:36 Вариационные автоэнкодеры (VAE) 40:57 Реализация вариационного автоэнкодера 56:00 Автоэнкодеры с условием (CAE) 59:13 Условные вариационные автоэнкодеры (CVAE) 59:16 Реализация вариационного автоэнкодера с условиями, CVAE 01:04:28 Разделение (disentang