Эксперимент по обучению нейросети для генерации изображений островов 28 на 28 пикселей я провел в своём телеграм канале.
Variational Autoencoder (VAE) является типом нейронной сети, который может создавать новые данные на основе обучающей выборки. Например, если обучить VAE на изображениях кошек, он сможет создавать новые, ранее не виданные изображения кошек.
VAE состоит из двух частей: энкодера и декодера. Энкодер преобразует входные данные (например, изображение кошки) в латентное пространство - набор значений, описывающих характеристики входных данных, недоступных пользователю. Декодер использует значения из латентного пространства для генерации новых данных, которые похожи на входные.
VAE использует вероятностную модель для описания латентного пространства, что позволяет ему более точно моделировать изображения. Обучение VAE заключается в том, чтобы максимизировать границу правдоподобия, что приводит к созданию более точных и разнообразных изображений.
VAE имеет широкий спектр применений: генерация изображений, звуков и текста; улучшение качества данных; сокращение объема занимаемой данными памяти и решение других задач, требующих генерации новых данных. Одним из важных преимуществ VAE является возможность избежать повторов в создаваемых данных, что делает их более разнообразными и интересными.
В моей нейросети используется как раз VAE.
Исходный код доступен по ссылке в телеграм канале.