व्याख्यायोग्य वेरिएशन ऑटोएनकोडर
एक व्याख्यायोग्य वेरिएशन ऑटोएनकोडर (XVAE) मानक VAE फ्रेमवर्क को ऐसी तकनीकों के साथ विस्तारित करता है जो इसके अव्यक्त स्थान (latent space) को व्याख्या योग्य बनाती हैं: अव्यक्त आयामों (latent dimensions) को अलग करना ताकि प्रत्येक मानव-समझने योग्य कारक से मेल खाता हो, या पोस्ट-हॉक एट्रिब्यूशन विधियाँ (SHAP, इंटीग्रेटेड ग्रेडिएंट्स) जो पुनर्निर्माण (reconstructions) को इनपुट विशेषताओं (input features) तक ट्रेस करती हैं। यह VAE की जनरेटिव शक्ति को बनाए रखता है, साथ ही वैज्ञानिक और उच्च-दांव वाले अनुप्रयोगों में आवश्यक पारदर्शिता भी जोड़ता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Variational Autoencoder (XVAE / Interpretable VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-variational-autoencoder
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