Gli autocodificatori variazionali, o VAE, sono un tipo di rete neurale generativa utilizzata per apprendere complicate distribuzioni di probabilità dei dati. Sono una combinazione di due componenti: una rete di codifica e decodifica. La rete di codifica viene utilizzata per mappare un input di dati, ad esempio un'immagine, in un punto in una distribuzione di probabilità, lo "spazio latente", in cui vengono effettuate le previsioni. La rete di decodifica viene quindi utilizzata per prendere il punto nello spazio latente e generare un output, ad esempio un'immagine ricostruita, in base alla distribuzione di probabilità.
Lo scopo principale di un autocodificatore variazionale è abilitare il "campionamento dello spazio latente" o la capacità di generare previsioni da un dato insieme di punti nello spazio latente. Ad esempio, un codificatore automatico variazionale potrebbe essere utilizzato per generare una raccolta di immagini da diversi punti nello spazio latente, come volti di diversi generi ed etnie.
Gli autocodificatori variazionali vengono utilizzati anche come modelli generativi o modelli che generano nuovi punti dati dalla distribuzione di probabilità data. Ciò potrebbe essere applicato in applicazioni di visione artificiale, come l’aumento dei dati basato su immagini o la generazione di immagini.
Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo degli autocodificatori variazionali è che vengono utilizzati per apprendere distribuzioni di probabilità complesse sui dati e sono efficienti in termini di dati, nel senso che possono apprendere da un set di dati relativamente piccolo. Ciò li rende ideali per risolvere problemi come il rilevamento di anomalie, dove possono essere utilizzati per identificare punti dati fuori distribuzione in un'immagine o testo.
Gli autocodificatori variazionali hanno anche potenziali applicazioni in molte altre aree, come l'elaborazione del linguaggio naturale, poiché possono mappare le parole in vari punti nello spazio latente per generare nuove frasi o frasi.
Nel complesso, i codificatori automatici variazionali offrono una potente soluzione per molti tipi di attività di modellazione generativa e sono uno strumento prezioso nei campi della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico.
