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DAY 16
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AI & Data

從 Training 到 Deployment : 原來業界 AI 這樣做系列 第 16

[DAY 16] AutoEncoder-Decoder 結構簡介

前言


接下來,我們要介紹一個常見的 Model 結構,通常會稱為 AE (AutoEncoder) or AED (AutoEnconder-Decoder),這個結構你可以簡單的想成是用一個 CNN 結構把你的 Input(可能是一張 Image) 壓成一個 Latent Vector 去儲存關於這個 Input 的 資訊,然後希望接在這個 Latent Vector 後面有一個 Model (可以想像成是一個倒過來的 CNN 結構) 可以根據這個 Latent Vector 的資訊可以還原這個 Input。那既然如此,Loss 其實就是很自然地會被設成為 Input 跟 Output 之間做比較。這樣的結構應用其實有很多,那就讓我們來看看吧~

AutuEncoder-Decoder

Architecture

Loss

Math

Implementaion

結語

AutoEcoder 是一個蠻有趣且 powerful 的結構,是我們的第一種生成類型的模型,有了這樣的結構,如果我們能控制我們的 Output 不就更猛!!!已知道AE的我們便能往下一步走下去: VAE & CVAE~


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