अर्ध-पर्यवेक्षित वेरिएशन ऑटोएन्कोडर
अर्ध-पर्यवेक्षित VAE (M2 मॉडल) एक गहन जनरेटिव विधि है जो इनपुट के अव्यक्त प्रतिनिधित्व और एक क्लासिफायर को संयुक्त रूप से सीखती है, जो एक सैद्धांतिक संभाव्य ढांचे में लेबल किए गए और बिना लेबल वाले दोनों उदाहरणों का लाभ उठाती है। 2014 में किंग्मा एट अल. द्वारा प्रस्तुत, यह जनरेटिव मॉडल द्वारा बिना लेबल वाले अवलोकनों की व्याख्या करने की अनुमति देकर, तब भी सटीक वर्गीकरण की अनुमति देता है जब लेबल दुर्लभ हों।
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स्रोत
- Kingma, D. P., Mohamed, S., Rezende, D. J., & Wierstra, D. (2014). Semi-supervised learning with deep generative models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 27, 3581–3589. link ↗
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Variational Autoencoder (M1/M2 Generative Model). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-variational-autoencoder
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