Variational Autoencoders (VAEs)

GPT 5

Variational Autoencoder (VAEs) sind eine Art von künstlichen neuronalen Netzwerken, die dazu dienen, hochdimensionale Eingabedaten auf eine niedrigere Dimension zu komprimieren und dabei gleichzeitig die Fähigkeit zu erhalten, neue Daten zu generieren, die der Originaldatenverteilung ähneln.

Kurze Erklärung der Bedeutung von VAEs in maschinellem Lernen und Datenanalyse

Die Rolle von VAEs im maschinellen Lernen und in der Datenanalyse ist von zentraler Bedeutung. Sie bieten eine effektive Methode zur Komprimierung und Generierung von Daten, zur Anomalieerkennung und zur Bildrauschunterdrückung.

Schlüsselkonzepte der Variational Autoencoder

Autoencoder: Ein Überblick

Autoencoder sind eine Art von künstlichen neuronalen Netzwerken, die dazu dienen, hochdimensionale Eingabedaten zu komprimieren und dann wieder zu dekomprimieren. Der Hauptzweck eines Autoencoders besteht darin, eine effiziente, kompakte Darstellung der Eingabedaten zu lernen. Dieser Prozess wird oft als “Datenkodierung” oder “Feature-Lernen” bezeichnet.

Autoencoder bestehen aus zwei Hauptteilen: dem Encoder, der die Eingabedaten in einen kleineren, kompakteren latenten Raum transformiert, und dem Decoder, der die transformierten Daten aus dem latenten Raum zurück in den ursprünglichen Eingaberaum rekonstruiert.

Ein gut trainierter Autoencoder kann die Eingabedaten auf nützliche Weise repräsentieren und gleichzeitig den Informationsverlust während des Kodierungs- und Dekodierungsprozesses minimieren. Daher werden sie oft in Aufgaben wie Datenkompression, Rauschunterdrückung und Dimensionsreduktion verwendet.

Verständnis der Variational Autoencoder

Variational Autoencoder (VAEs) und traditionelle Autoencoder haben viel gemeinsam, aber es gibt auch bedeutende Unterschiede zwischen den beiden.

Ähnlich wie ein traditioneller Autoencoder besteht ein VAE aus einem Encoder und einem Decoder. Der Encoder komprimiert die Eingabedaten in einen latenten Raum und der Decoder rekonstruiert die Daten aus diesem Raum.

Der Hauptunterschied zwischen VAEs und traditionellen Autoencodern liegt in der Art und Weise, wie sie den latenten Raum behandeln. Ein traditioneller Autoencoder lernt eine feste, punktgenaue Darstellung im latenten Raum. Das bedeutet, dass jede Eingabe genau einem Punkt im latenten Raum entspricht.

Im Gegensatz dazu lernen VAEs eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über den latenten Raum. Anstatt jeder Eingabe genau einen Punkt im latenten Raum zuzuordnen, weist der VAE jeder Eingabe eine ganze Region im latenten Raum zu. Das hat den Vorteil, dass der VAE in der Lage ist, neue Daten zu generieren, die der Originaldatenverteilung ähneln, indem er zufällige Samples aus dem latenten Raum zieht und diese durch den Decoder rekonstruiert.

Zudem verwenden VAEs eine spezielle Art von Verlustfunktion, die sowohl die Rekonstruktionsgenauigkeit als auch die Übereinstimmung der gelernten latenten Verteilung mit einer vorgegebenen Zielverteilung (in der Regel einer Normalverteilung) berücksichtigt. Diese einzigartige Kombination aus rekonstruktivem und regulierendem Verlust ermöglicht es VAEs, effektiv als Generative Modelle zu fungieren.

Verlustfunktion und Training von VAEs

Die Verlustfunktion eines Variational Autoencoders (VAEs) besteht aus zwei Teilen: dem Rekonstruktionsverlust und der Kullback-Leibler (KL) Divergenz. Diese zwei Komponenten zusammen bilden die so genannte Evidence Lower Bound (ELBO) Verlustfunktion.

Der Rekonstruktionsverlust misst, wie gut der Decoder die ursprünglichen Eingabedaten aus dem latenten Raum rekonstruieren kann. Im Allgemeinen wird als Rekonstruktionsverlust die mittlere quadratische Abweichung (für kontinuierliche Eingaben) oder die Kreuzentropie (für diskrete Eingaben) verwendet.

Die Kullback-Leibler-Divergenz hingegen ist eine Maßzahl für den Unterschied zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Im Kontext von VAEs wird die KL-Divergenz verwendet, um zu messen, wie stark die durch den Encoder gelernte latente Verteilung von einer vorgegebenen Zielverteilung (in der Regel einer Standardnormalverteilung) abweicht. Eine geringe KL-Divergenz bedeutet, dass die gelernte latente Verteilung der Zielverteilung ähnlich ist.

Ausgleich von Rekonstruktion und Regularisierung beim Training von VAEs

Während des Trainings eines VAEs wird versucht, die Verlustfunktion zu minimieren, d.h., die Rekonstruktion der Eingabedaten zu verbessern und gleichzeitig die KL-Divergenz zu reduzieren. Das erfordert oft ein sorgfältiges Ausbalancieren der beiden Terme der Verlustfunktion, da eine zu starke Betonung der Rekonstruktion zu Überanpassung führen kann, während eine zu starke Betonung der KL-Divergenz dazu führen kann, dass der latente Raum nicht effektiv genutzt wird.

Eine wichtige Technik beim Training von VAEs ist der Reparameterization Trick. Dieser Trick ermöglicht es, die Stochastizität des Encoders (die Tatsache, dass er eine Wahrscheinlichkeitsverteilung anstelle einer einzigen Punktzuweisung erzeugt) zu handhaben, indem die zufällige Variable in der Encoder-Netzwerkfunktion durch eine deterministische Variable ersetzt wird. Das ermöglicht den Einsatz von Standard-Backpropagation-Methoden zum Training des VAEs.

Anwendungen von Variational Autoencodern

Datenkomprimierung und -generierung

Datenkomprimierung

Variational Autoencoder (VAEs) haben sich als nützliche Werkzeuge für die Datenkomprimierung erwiesen. Die Fähigkeit, Daten in einen kompakten latenten Raum zu komprimieren, macht sie zu einer effizienten Methode für die Datenkomprimierung.

In diesem Prozess transformiert der Encoder eines VAE die Eingabedaten in einen niedriger dimensionalen latenten Raum. Die komprimierten Daten sind eine kompaktere Darstellung der ursprünglichen Daten, was zu erheblichen Einsparungen bei der Datenspeicherung führen kann.

Zum Beispiel könnten VAEs verwendet werden, um Bilder oder Videos zu komprimieren. Das komprimierte Bild oder Video kann dann gespeichert und bei Bedarf durch den Decoder des VAEs rekonstruiert werden.

Datengenerierung

Neben der Datenkomprimierung können VAEs auch zur Datengenerierung verwendet werden. Nach dem Training eines VAEs auf einem bestimmten Datensatz kann der VAE verwendet werden, um neue Daten zu generieren, die der ursprünglichen Datenverteilung ähneln.

Im Prozess der Datengenerierung zieht der VAE zufällige Samples aus dem latenten Raum und rekonstruiert diese Samples durch den Decoder, um neue Daten zu generieren. Da der latente Raum eine kompakte Repräsentation der Originaldatenverteilung darstellt, ähneln die generierten Daten in der Regel der Originaldatenverteilung.

Zum Beispiel könnten VAEs verwendet werden, um neue Bilder zu generieren, die ähnlich zu den Bildern in einem Trainingsdatensatz sind. Solche Techniken werden häufig in der Generativen Modellierung eingesetzt, zum Beispiel zur Erzeugung neuer Gesichter oder zur Erzeugung von Kunstwerken.

Anomalieerkennung und Ausreißeridentifikation

Variational Autoencoder (VAEs) können auch effektiv zur Anomalie Erkennung und Ausreißer Identifikation eingesetzt werden. Die grundlegende Idee besteht darin, dass ein auf normalen Daten trainierter VAE Schwierigkeiten haben wird, Anomalien korrekt zu rekonstruieren.

In diesem Prozess wird ein VAE auf einem Datensatz trainiert, der hauptsächlich normale Daten enthält. Wenn dann ein neues Datenbeispiel vorgestellt wird, verwendet der VAE den Encoder, um das Beispiel in den latenten Raum zu projizieren, und den Decoder, um eine Rekonstruktion des Beispiels zu erstellen.

Also, wenn das vorgestellte Datenbeispiel normal ist (d.h., es ähnelt den Daten, auf denen der VAE trainiert wurde), sollte die Rekonstruktion ziemlich genau sein. Wenn das Beispiel jedoch eine Anomalie darstellt (d.h., es weicht stark von den Trainingsdaten ab), wird die Rekonstruktion wahrscheinlich ungenau sein.

Unüberwachte Anomalieerkennungstechniken mit VAEs

Durch den Vergleich des ursprünglichen Beispiels und seiner Rekonstruktion können wir daher feststellen, ob das Beispiel wahrscheinlich eine Anomalie ist. Ein häufig verwendetes Maß für die Unterschiedlichkeit ist der Rekonstruktionsfehler, d.h., der Unterschied zwischen dem ursprünglichen Beispiel und seiner Rekonstruktion. Ein hoher Rekonstruktionsfehler deutet auf eine Anomalie hin.

Diese Methode der Anomalieerkennung ist ein Beispiel für ein unüberwachtes Lernverfahren, da es kein gelabeltes Trainingsset erfordert. Es ist daher besonders nützlich in Szenarien, in denen Anomalien selten sind oder es schwierig ist, genaue Labels zu erhalten.

Bildentrauschung und -rekonstruktion

Wie VAEs eingesetzt werden können, um Rauschen aus Bildern zu entfernen

Variational Autoencoder (VAEs) können effektiv zur Rauschunterdrückung in Bildern eingesetzt werden, ein Prozess, der als Bildentrauschung bekannt ist. Das zugrunde liegende Prinzip hierbei ist, dass der VAE lernt, die wichtigsten Merkmale oder Strukturen der Eingabedaten zu behalten und das Rauschen zu ignorieren.

In einem typischen Anwendungsszenario wird der VAE auf eine Sammlung von sauberen Bildern trainiert. Der Encoder des VAE lernt, die Bilder in einen latenten Raum zu komprimieren, während der Decoder lernt, die Bilder aus dem latenten Raum zu rekonstruieren. Während dieses Trainingsprozesses lernt der VAE, die Hauptstrukturen oder Merkmale der Bilder zu kodieren und das Rauschen zu ignorieren.

Sobald der VAE trainiert ist, kann er zur Bildentrauschung eingesetzt werden. Wenn ein verrauschtes Bild dem VAE vorgelegt wird, projiziert der Encoder das Bild in den latenten Raum, und der Decoder rekonstruiert das Bild aus dem latenten Raum. Da der VAE während des Trainings gelernt hat, das Rauschen zu ignorieren, sollte die rekonstruierte Version des Bildes weniger Rauschen aufweisen als das ursprüngliche Bild.

Diese Methode der Bildentrauschung ist ein Beispiel für ein unüberwachtes Lernverfahren, da sie nicht auf gelabelten Daten basiert. Sie kann besonders nützlich sein, wenn saubere, gelabelte Daten schwer zu bekommen sind.

Darüber hinaus können VAEs nicht nur dazu verwendet werden, Rauschen zu entfernen, sondern auch, um die Bildqualität zu verbessern, indem sie beispielsweise fehlende Teile von Bildern rekonstruieren oder die Auflösung von Bildern erhöhen. Dieser Prozess, bekannt als Bildrekonstruktion, nutzt die Fähigkeit des VAEs, die wesentlichen Merkmale der Eingabedaten zu erfassen und zu bewahren.

Verbesserung der Bildqualität durch VAE-basierte Rekonstruktion

Die Verbesserung der Bildqualität durch VAE-basierte Rekonstruktion ist eine aufregende Anwendung von Variational Autoencodern (VAEs). Nachdem ein VAE auf einem Datensatz von hochqualitativen Bildern trainiert wurde, kann er dazu verwendet werden, die Qualität von Bildern zu verbessern, die in irgendeiner Weise mangelhaft sind.

Hier ist, wie der Prozess im Allgemeinen funktioniert:

Training: Der VAE wird auf einem Datensatz von hochqualitativen Bildern trainiert. Während dieses Prozesses lernt der VAE, wichtige Merkmale und Strukturen in den Bildern zu erkennen und zu kodieren.
Encoding: Ein zu verbesserndes Bild wird in den VAE eingegeben. Der Encoder des VAE komprimiert das Bild in eine niedrigdimensionale Darstellung im latenten Raum.
Decoding: Der Decoder des VAE nimmt die latente Darstellung und rekonstruiert daraus ein Bild. Da der VAE auf hochqualitativen Bildern trainiert wurde, wird die rekonstruierte Version des Bildes versuchen, die Merkmale und Strukturen nachzuahmen, die der VAE während des Trainings gelernt hat.

Die resultierende rekonstruierte Version des Bildes kann somit eine höhere Qualität aufweisen als das ursprüngliche Bild. Dies kann sich in einer Reihe von Verbesserungen manifestieren, darunter schärfere Details, weniger Bildrauschen oder eine insgesamt “sauberere” Bildwiedergabe.

Es ist wichtig zu beachten, dass der Erfolg dieser Methode stark davon abhängt, wie gut der VAE auf den Trainingsbildern trainiert wurde. Der VAE muss in der Lage sein, relevante Merkmale und Strukturen in den Trainingsbildern zu erkennen und zu lernen, um sie effektiv in den rekonstruierten Bildern nachahmen zu können.

Vorteile und Einschränkungen von Variational Autoencodern

Vorteile

Fähigkeit zur Generierung neuer Datensamples

Eine der bemerkenswertesten Fähigkeiten von Variational Autoencodern (VAEs) ist ihre Fähigkeit, neue Datensamples zu generieren. Nach dem Training eines VAEs auf einem bestimmten Datensatz kann dieser dazu verwendet werden, neue Daten zu erzeugen, die der ursprünglichen Datenverteilung ähneln. Dies ist besonders nützlich in vielen Bereichen, einschließlich Bildgenerierung, Musiksynthese und mehr.

Ein Beispiel für die Anwendung dieser Funktion ist die Generierung von Bildern. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen VAE, der auf einem Datensatz von Gesichtsbildern trainiert wurde. Nach dem Training kann der VAE dazu verwendet werden, neue Gesichtsbilder zu generieren, die den Originalbildern ähneln, aber einzigartig sind. In ähnlicher Weise kann ein VAE, der auf Musik trainiert wurde, dazu verwendet werden, neue Musikstücke zu erzeugen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Qualität und Vielfalt der generierten Daten stark von der Qualität des Trainingsdatensatzes und der Architektur des VAEs abhängt. Eine größere und vielfältigere Trainingsdatensammlung und eine sorgfältig konzipierte VAE-Architektur können dazu beitragen, hochwertigere und vielfältigere Daten zu generieren.

Erfassung komplexer Datenverteilungen

Eine der Schlüsselstärken von Variational Autoencodern (VAEs) liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Datenverteilungen zu erfassen. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig in vielen Anwendungsbereichen der maschinellen Lernen, wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Computer Vision und mehr, wo die Daten oft hochdimensional und komplex verteilt sind.

Die Fähigkeit eines VAEs, komplexe Datenverteilungen zu modellieren, hängt eng mit seiner Struktur und seiner Verlustfunktion zusammen. Ein VAE besteht aus einem Encoder und einem Decoder. Der Encoder komprimiert Eingabedaten in einen niedriger dimensionalen latenten Raum, und der Decoder rekonstruiert die Eingabedaten aus der latenten Repräsentation. Während dieses Prozesses lernt der VAE, die Verteilung der Eingabedaten zu modellieren.

Darüber hinaus beinhaltet die Verlustfunktion eines VAEs zwei Teile: die Rekonstruktionsverlust und die Kullback-Leibler-Divergenz. Der Rekonstruktionsverlust ermutigt den VAE, die Eingabedaten so genau wie möglich zu rekonstruieren, während die Kullback-Leibler-Divergenz den VAE dazu anregt, die Verteilung der latenten Repräsentationen nahe an eine vordefinierte Verteilung (normalerweise eine Standardnormalverteilung) zu bringen. Durch das Ausbalancieren dieser beiden Ziele kann der VAE komplexe Datenverteilungen erfassen und dabei dennoch eine glatte und gut strukturierte latente Raumstruktur beibehalten.

Es ist zu beachten, dass die Fähigkeit eines VAEs, komplexe Datenverteilungen zu modellieren, stark von der Architektur des VAEs und der Qualität des Trainingsdatensatzes abhängt. Ein gut konzipierter VAE und ein qualitativ hochwertiger Trainingsdatensatz können dazu beitragen, bessere Modelle komplexer Datenverteilungen zu erzeugen.

Anwendungen in unüberwachten Lernszenarien

Variational Autoencoder (VAEs) finden in unüberwachten Lernszenarien zahlreiche Anwendungen, da sie aus Daten lernen und nützliche Repräsentationen erfassen können, ohne dass dafür gelabelte Daten benötigt werden. Hier sind einige Beispiele:

Anomalie Erkennung: VAEs können genutzt werden, um Anomalien oder Ausreißer in Daten zu identifizieren. Ein VAE, der auf normalen Daten trainiert wurde, wird Schwierigkeiten haben, ein anomales Datenobjekt korrekt zu rekonstruieren, was zu einem hohen Rekonstruktionsfehler führt. Durch Überwachung der Rekonstruktionsfehler können Anomalien erkannt werden.
Datenkomprimierung und -generierung: VAEs lernen, Daten in einen kleineren, latenten Raum zu komprimieren und können daraus neue Daten generieren. Dies kann beispielsweise in der Bildkomprimierung und der Erzeugung künstlicher Bilder Anwendung finden.
Bildentrauschung und -rekonstruktion: VAEs können verwendet werden, um Rauschen aus Bildern zu entfernen oder fehlende Teile von Bildern zu rekonstruieren, indem sie die zugrundeliegenden Strukturen der Daten erfassen.
Semantische Interpolation: Da der latente Raum in einem VAE eine kontinuierliche Darstellung der Daten darstellt, können wir zwischen verschiedenen Datenpunkten im latenten Raum interpolieren, um neue, sinnvolle Übergänge zu erzeugen. Dies ist besonders nützlich in Anwendungen wie der Generierung von Übergangsbildern in der Computergrafik oder der Synthese von Sprachsignalen.

Insgesamt bieten VAEs ein starkes Werkzeug für unüberwachte Lernszenarien, indem sie sowohl die Datenkomprimierung als auch die Datengenerierung ermöglichen und dabei komplexe Datenverteilungen erfassen können.

Einschränkungen

Herausforderungen bei der Auswahl geeigneter Netzwerkarchitekturen

Die Wahl der richtigen Netzwerkarchitektur für Variational Autoencoder (VAEs) kann eine Herausforderung darstellen, da viele Faktoren berücksichtigt werden müssen, um eine effiziente und wirksame Modellierung der Daten zu gewährleisten.

Hier sind einige Herausforderungen, die bei der Auswahl geeigneter Netzwerkarchitekturen für VAEs zu beachten sind:

Dimension des latenten Raums: Die Wahl der richtigen Dimension des latenten Raums ist entscheidend, um die Balance zwischen Informationsverlust und Überanpassung zu finden. Eine zu kleine Dimension könnte dazu führen, dass wichtige Informationen verloren gehen, während eine zu große Dimension das Modell dazu veranlassen könnte, zu spezifische Merkmale des Trainingsdatensatzes zu lernen, was zu einer schlechteren Generalisierung führt.
Komplexität des Modells: Die Wahl zwischen einfacheren und komplexeren Modellen hängt vom spezifischen Anwendungsfall ab. Während komplexere Modelle eine bessere Leistung bieten können, sind sie auch schwieriger zu trainieren und können zu Überanpassung führen.
Auswahl der Aktivierungsfunktionen: Die Auswahl der richtigen Aktivierungsfunktionen ist entscheidend für die Leistung des Modells. ReLU (Rectified Linear Unit) und Leaky ReLU sind beispielsweise übliche Aktivierungsfunktionen in VAEs.
Auswahl des Optimierers: Verschiedene Optimierungsverfahren haben unterschiedliche Eigenschaften und können die Konvergenz und die Leistung des Modells beeinflussen. Es ist daher wichtig, einen Optimierer zu wählen, der zu den spezifischen Anforderungen des Modells passt.
Regularisierung: Regularisierungstechniken können dazu beitragen, Überanpassung zu verhindern und die Modellleistung zu verbessern. Bei der Auswahl einer Netzwerkarchitektur kann die Implementierung solcher Techniken in Betracht gezogen werden.

Die Wahl der richtigen Netzwerkarchitektur für VAEs erfordert eine sorgfältige Abwägung und eine gründliche Kenntnis der spezifischen Anforderungen der Aufgabe. Es ist oft ein iterativer Prozess, der Experimentieren und Feinabstimmung erfordert.

Schwierigkeiten bei der Modellierung von hochdimensionalen Daten

Die Modellierung von hochdimensionalen Daten stellt eine bedeutende Herausforderung für Variational Autoencoder (VAEs) dar. Hochdimensionale Daten, wie sie beispielsweise in Bild- oder Sprachdatensätzen vorkommen, können eine komplexe Struktur und Verteilung aufweisen, die schwer zu erfassen und zu repräsentieren sind.

Hier sind einige spezifische Schwierigkeiten, die bei der Modellierung von hochdimensionalen Daten mit VAEs auftreten können:

Der Fluch der Dimensionalität: Dieser Begriff bezieht sich auf verschiedene Phänomene, die auftreten, wenn wir mit Daten in hohen Dimensionen arbeiten. Zum Beispiel kann die Dichte von Datenpunkten in hohen Dimensionen sehr gering sein, was bedeutet, dass die Daten “verstreut” sind. Dies kann dazu führen, dass es schwieriger ist, nützliche Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen und zu lernen.
Überanpassung: Bei der Modellierung von hochdimensionalen Daten besteht ein erhöhtes Risiko der Überanpassung. Dies bedeutet, dass das Modell die spezifischen Merkmale des Trainingsdatensatzes zu genau lernt und daher schlecht auf neue, bisher ungesehene Daten generalisiert.
Rechenbedarf: Hochdimensionale Daten erfordern oft erhebliche Rechenressourcen zum Training von Modellen. Dies kann das Training von VAEs auf solchen Daten teuer und zeitaufwändig machen.
Auswahl der Architektur: Die Wahl der geeigneten Netzwerkarchitektur zur Modellierung hochdimensionaler Daten kann eine Herausforderung darstellen. Netzwerke müssen oft tiefer und komplexer sein, um die komplexen Strukturen in solchen Daten zu erfassen, was die Wahl und das Design solcher Architekturen zu einer nicht-trivialen Aufgabe macht.

Trotz dieser Herausforderungen haben Fortschritte in den Methoden des maschinellen Lernens und in der Hardware-Technologie die Modellierung von hochdimensionalen Daten mit VAEs und anderen Deep Learning-Techniken zunehmend machbar gemacht. Mit geeigneten Methoden zur Reduzierung der Dimensionalität, zur Regularisierung und zur Architekturauswahl können viele dieser Herausforderungen angegangen werden.

Schlussfolgerung

Die Schlüsselkonzepte und Anwendungen von Variational Autoencodern (VAEs) machen sie zu einem leistungsstarken Werkzeug in vielen Bereichen des maschinellen Lernens und der Datenanalyse. Obwohl es einige Herausforderungen und Einschränkungen gibt, die es zu berücksichtigen gilt, bietet die Fähigkeit, neue Daten zu generieren und komplexe Datenverteilungen zu erfassen, erhebliche Vorteile. Zukünftige Forschungen und Entwicklungen in diesem Bereich könnten zu weiteren Verbesserungen und neuen Anwendungsmöglichkeiten für VAEs führen.

FAQs

Was ist der Unterschied zwischen einem Autoencoder und einem Variational Autoencoder?

Ein Autoencoder lernt eine punktgenaue Repräsentation der Daten im latenten Raum, während ein Variational Autoencoder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung lernt.

Wie erzeugt ein Variational Autoencoder neue Daten?

Ein Variational Autoencoder kann neue Daten erzeugen, indem er zufällige Samples aus dem gelernten latenten Raum zieht und diese durch den Decoder rekonstruiert.

Kann ein Variational Autoencoder zum Entfernen von Rauschen aus Bildern verwendet werden?

Ja, Variational Autoencoder können genutzt werden, um Rauschen aus Bildern zu entfernen und die Bildqualität zu verbessern.

Welche Vorteile bieten Variational Autoencoder?

Variational Autoencoder bieten die Möglichkeit, neue Datensamples zu generieren, komplexe Datenverteilungen zu erfassen und können in unüberwachten Lernszenarien eingesetzt werden.