Erklärbarer Variational Autoencoder
Ein erklärbarer Variational Autoencoder (XVAE) erweitert das Standard-VAE-Framework um Techniken, die seinen latenten Raum interpretierbar machen: Entwirrung latenter Dimensionen, sodass jede einem für Menschen verständlichen Faktor entspricht, oder Post-hoc-Attributionsmethoden (SHAP, integrierte Gradienten), die Rekonstruktionen auf Eingabemerkmale zurückführen. Er behält die generative Kraft des VAE bei und fügt die Transparenz hinzu, die in wissenschaftlichen und risikoreichen Anwendungen erforderlich ist.
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Quellen
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). link ↗
- Higgins, I., Matthey, L., Pal, A., Burgess, C., Glorot, X., Botvinick, M., Mohamed, S., & Lerchner, A. (2017). beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework. In Proceedings of the 5th International Conference on Learning Representations (ICLR 2017). link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Variational Autoencoder (XVAE / Interpretable VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/explainable-variational-autoencoder
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