Variations-Autoencoder oder VAEs sind eine Art generatives neuronales Netzwerk, das zum Erlernen komplizierter Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Daten verwendet wird. Sie sind eine Kombination aus zwei Komponenten – einem Encoder- und einem Decoder-Netzwerk. Das Encoder-Netzwerk wird verwendet, um eine Dateneingabe – beispielsweise ein Bild – einem Punkt in einer Wahrscheinlichkeitsverteilung – dem „latenten Raum“ – zuzuordnen, an dem Vorhersagen getroffen werden. Das Decoder-Netzwerk wird dann verwendet, um den Punkt im latenten Raum zu erfassen und basierend auf der Wahrscheinlichkeitsverteilung eine Ausgabe – beispielsweise ein rekonstruiertes Bild – zu generieren.
Der Hauptzweck eines Variations-Autoencoders besteht darin, „Latent Space Sampling“ zu ermöglichen, also die Fähigkeit, Vorhersagen aus einer bestimmten Menge von Punkten im Latentraum zu generieren. Beispielsweise könnte ein Variations-Autoencoder verwendet werden, um eine Sammlung von Bildern von verschiedenen Punkten im latenten Raum zu generieren, beispielsweise von Gesichtern unterschiedlichen Geschlechts und verschiedener Ethnien.
Variationale Autoencoder werden auch als generative Modelle oder Modelle verwendet, die aus der gegebenen Wahrscheinlichkeitsverteilung neue Datenpunkte generieren. Dies könnte in Computer-Vision-Anwendungen angewendet werden, beispielsweise zur bildgesteuerten Datenerweiterung oder Bildgenerierung.
Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Variations-Autoencodern besteht darin, dass sie zum Erlernen komplexer Wahrscheinlichkeitsverteilungen über die Daten verwendet werden und dateneffizient sind, was bedeutet, dass sie aus einem relativ kleinen Datensatz lernen können. Dies macht sie ideal für die Lösung von Problemen wie der Anomalieerkennung, wo sie zur Identifizierung von Datenpunkten außerhalb der Verteilung in einem Bild oder Text verwendet werden können.
Variations-Autoencoder haben auch potenzielle Anwendungen in vielen anderen Bereichen, beispielsweise in der Verarbeitung natürlicher Sprache, da sie Wörter verschiedenen Punkten im latenten Raum zuordnen können, um neuartige Phrasen oder Sätze zu generieren.
Insgesamt bieten Variations-Autoencoder eine leistungsstarke Lösung für viele Arten generativer Modellierungsaufgaben und sind ein unschätzbar wertvolles Werkzeug in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
