ScholarGate
Asisten
Machine learning

Variational Autoencoder

Variational Autoencoder (VAE) adalah model variabel laten generatif mendalam, yang diperkenalkan oleh Diederik Kingma dan Max Welling pada tahun 2014, yang mengkodekan data sebagai distribusi probabilitas dalam ruang laten dan mengambil sampel dari distribusi tersebut untuk menghasilkan contoh baru. Model ini digunakan untuk generasi data, deteksi anomali, dan pembelajaran fitur.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Variational Autoencoder
AutoenkoderModel DifusiJaringan Adversarial Gen…Analisis Komponen UtamaModel Generatif Berbasis…Deteksi Anomali Autoenco…Model Campuran Gaussian…Analisis RNA-seq Sel Tun…Variational Autoencoder…GAN yang Dapat Dijelaskan

+26 more

Sumber

  1. Kingma, D. P. & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
  2. Higgins, I. et al. (2017). beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Variational Autoencoder (VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/id/deep-learning/variational-autoencoder

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side →

Dirujuk oleh

AutoenkoderDeteksi Anomali AutoencoderModel Campuran Gaussian BayesianAnalisis RNA-seq Sel Tunggal BayesianModel DifusiVariational Autoencoder Adaptif DomainGAN yang Dapat DijelaskanModel Campuran Gaussian yang Dapat DijelaskanVariational Autoencoder yang Dapat DijelaskanVariational Autoencoder yang Disesuaikan HalusJaringan Adversarial GeneratifFine-Tuning GPTLoRA dan PEFTVariational Autoencoder MultibahasaVariational Autoencoder MultimodalTransfer Gaya NeuralAliran NormalisasiRestricted Boltzmann Machine (RBM)Model Generatif Berbasis SkorDeteksi Anomali Autoencoder yang Diawasi MandiriModel Difusi SwasupervisiModel Gaussian Mixture Mandiri-Terbimbing (SS-GMM)Proses Gaussian Terpandu MandiriVariational Autoencoder Swadaya-TerawasiModel Difusi Semi-TerawasiGAN Semi-terawasiModel Gaussian Campuran Semi-TerawasiLSTM Semi-TerawasiVariational Autoencoder Semi-terawasiGAN Pembelajaran TransferPembelajaran Transfer dengan Autoencoder VariasionalVision TransformerModel Difusi yang Diawasi Secara LemahGAN yang Diawasi Secara Lemah (Weakly Supervised GAN)Variational Autoencoder dengan Supervisi Lemah

Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →

ScholarGate — Variational Autoencoder (Variational Autoencoder (VAE)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/deep-learning/variational-autoencoder · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026