Generatives Deep Learning

KAPITEL 3

Variational Autoencoder

2013 veröffentlichten Diederik P. Kingma und Max Welling ein Forschungspaper, das den Grundstein für eine neue Art von neuronalem Netzwerk legte, den Variational Autoencoder (VAE).¹ Dies ist heutzutage eine der wichtigsten und bekanntesten Deep-Learning-Architekturen der generativen Modellierung. In diesem Kapitel werden wir zunächst einen gewöhnlichen Autoencoder entwickeln und dann überlegen, wie wir diesen zu einem Variational Autoencoder erweitern können – unser erstes Anwendungsbeispiel eines generativen Deep-Learning-Modells.

Auf dem Weg dorthin werden wir beide Arten von Modell genauer unter die Lupe nehmen, um deren Funktionsweise im Detail zu verstehen. Am Ende des Kapitels sollten Sie ein umfassendes ...