Was ist ein Autoencoder? VAEs sind eine Untergruppe der größeren Kategorie der Autoencoder, einer neuralen Netzwerk-Architektur, die typischerweise beim Deep Learning für Aufgaben wie Datenkomprimierung, Bildentrauschen, Anomalieerkennung und Gesichtserkennung verwendet wird. Autoencoder sind ...
auszudehnen. Zu den ersten KI-Modellen, die diese überschneidende Leistung vollbrachten, gehörten Variational Autoencoder (VAEs), die 2013 eingeführt wurden. VAEs waren die ersten Deep-Learning-Modelle, die in großem Umfang zur Erzeugung realistischer Bilder und Sprache eingesetzt wurden...
Variational Autoencoders (VAEs):Auch diese Modelle bestehen aus zwei neuralen Netzen, von denen jedes eine andere Aufgabe hat. Das eine ist der Encoder, der Informationen aufnimmt, und das andere der Decoder, der diese Informationen interpretiert und daraus völlig neuen Content erstellt. Wie...
Der variationelle Auto-Encoder besteht aus einem separaten Encoder und Decoder. Der Encoder komprimiert das 512x512-Pixel-Bild in ein kleineres 64x64-Modell im latenten Raum, das einfacher zu manipulieren ist. Der Decoder stellt das Modell aus dem latenten Raum in ein Bild mit 512 x 512...
Hier ist ein Überblick darüber, was wir über die Funktionsweise generativer KIwissen: Beginnen wir mit dem Gehirn.Ein guter Ausgangspunkt für das Verständnis generativer KI-Modelle ist das menschliche Gehirn, sagt Jeff Hawkins in seinem 2004 erschienenen Buch „On Intelligence“. Hawki...
Autoencoder, die über die Komprimierung und Dekomprimierung klassischer Encoder hinausgehen und es Cyber-Kriminellen ermöglichen, völlig neue Bilder zu erstellen. Deepfake-Anwendungen verwenden zwei Auto-Codierer, mit denen Bilder und Bewegungen von einem Bild auf ein anderes übertragen ...
Hier ist ein Überblick über einige der wichtigsten Innovationen bei generativen KI-Modellen: Variational Autoencoder (VAEs) nutzen Innovationen in der neuronalen Netzwerkarchitektur und in Trainingsprozessen und werden häufig in bildgenerierende Anwendungen integriert. Sie bestehen aus Encoder- ...
Autoencoder setzenneuronale Netzeein, um Daten zu komprimieren und dann eine neue Darstellung der ursprünglichen Dateneingabe zu erzeugen. In der Abbildung unten ist zu erkennen, dass die verborgene Schicht speziell als Engpass fungiert, um die Eingabeschicht zu komprimieren, bevor sie innerhalb...
Was ist Vektoreinbettung? Vektoreinbettungen sind numerische Darstellungen von Datenpunkten, die verschiedene Datentypen – einschließlich nichtmathematischer Daten wie Wörter oder Bilder – in Zahlenreihen umwandeln, die von Modellen des maschinellen Lernens (ML) verarbeitet werden können....
Latente Einbettungsoptimierung (LEO) Anstatt einen eindeutigen Satz von Modell-Metaparameternθexplizit einzurichten und zu aktualisieren, lernt dielatente Einbettungsoptimierungeine generative Verteilung von aufgabenspezifischen Modellparametern, ähnlich wieVariational Autoencoder (VAEs), die demselbe...