AI • Machine Learning • Tech on Instagram: "A variational autoencoder (VAE) is a generative model that learns to represent data not as fixed points, but as probability distributions in a hidden space. Like other neural networks, it uses large matrices with tunable parameters to process the input, but instead of producing a single compressed vector, it outputs a mean and variance that define a distribution the input could come from. During training, the model samples from this distribution and tr
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In this article, we explore the concept of Variational Autoencoders (VAEs), a type of generative model that learns to represent data as probability distributions in a hidden space. We dive into the key components of VAEs, including the encoder, decoder, and latent space, and how they produce meaningful variations in the output. From ...
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