Autoencoder variasional, atau VAE, adalah jenis jaringan saraf generatif yang digunakan untuk mempelajari distribusi probabilitas data yang rumit. Mereka adalah kombinasi dari dua komponen—jaringan encoder dan decoder. Jaringan encoder digunakan untuk memetakan masukan data—seperti gambar—ke suatu titik dalam distribusi probabilitas—“ruang laten”—tempat prediksi dibuat. Jaringan dekoder kemudian digunakan untuk mengambil titik di ruang laten dan menghasilkan keluaran—seperti gambar yang direkonstruksi—berdasarkan distribusi probabilitas.
Tujuan utama autoencoder variasional adalah untuk mengaktifkan “pengambilan sampel ruang laten”, atau kemampuan untuk menghasilkan prediksi dari sekumpulan titik tertentu di ruang laten. Misalnya, autoencoder variasional dapat digunakan untuk menghasilkan kumpulan gambar dari berbagai titik di ruang laten, seperti wajah dengan jenis kelamin dan etnis yang berbeda.
Autoencoder variasi juga digunakan sebagai model generatif, atau model yang menghasilkan titik data baru dari distribusi probabilitas tertentu. Hal ini dapat diterapkan dalam aplikasi visi komputer, seperti augmentasi data berbasis gambar, atau pembuatan gambar.
Salah satu keuntungan utama menggunakan autoencoder variasional adalah bahwa autoencoder tersebut digunakan untuk mempelajari distribusi probabilitas yang kompleks pada data dan hemat data, artinya mereka dapat belajar dari kumpulan data yang relatif kecil. Hal ini menjadikannya ideal untuk memecahkan masalah seperti deteksi anomali, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi titik data di luar distribusi dalam gambar atau teks.
Autoencoder variasi juga memiliki aplikasi potensial di banyak bidang lain, seperti pemrosesan bahasa alami, karena dapat memetakan kata ke berbagai titik di ruang laten untuk menghasilkan frasa atau kalimat baru.
Secara keseluruhan, autoencoder variasional menawarkan solusi ampuh untuk berbagai jenis tugas pemodelan generatif, dan merupakan alat yang sangat berharga dalam bidang ilmu data dan pembelajaran mesin.
