Introdução aos Modelos Geradores
Os modelos geradores são fundamentais em machine learning para criar modelos justos e imparciais. Eles podem ser aplicados na detecção de outliers, como em carros autônomos. O objetivo é aprender uma rede neural que capture a distribuição dos dados, que pode ser usada para estimativa de densidade e geração de amostras.
Distribuições de Probabilidade
A compreensão das distribuições de probabilidade é essencial em machine learning. Os modelos geradores podem ser aplicados na detecção de outliers e geração de dados.
Modelos de Variáveis Latentes
Os modelos de variáveis latentes visam descobrir fatores subjacentes que impulsionam os dados observados. Os autoencoders são usados para aprender uma representação de dados de menor dimensão, eliminando a redundância e aumentando a eficiência.
Autoencoders
Os autoencoders são treinados para aprender uma codificação dos dados de entrada, minimizando a diferença entre os dados de entrada e os dados reconstruídos. A rede aprende a compressão dos dados de entrada em um espaço latente de menor dimensão, que pode ser decodificado de volta para o espaço de dados original.
VAEs: Variational Autoencoders
Os VAEs introduzem aleatoriedade e distribuições de probabilidade na rede, permitindo que a rede gere amostras novas ao sampling de distribuições de probabilidade aprendidas pela rede. A estrutura de VAE consiste em um codificador e um decodificador, que aprendem a representar a distribuição de probabilidade das variáveis latentes dadas os dados e vice-versa.
Justificativa do Prior Normal
A escolha de um prior normal é justificada porque isso incentiva o modelo a ter um espaço latente contínuo e completo.
Desbloqueio de VAEs
A regularização ajuda a garantir que a distribuição aprendida seja estruturada e siga a distribuição priori. Se a variância do espaço latente for muito pequena, pode levar a distribuições pontiagudas, descontinuidades e diferentes médias ao sampling. Se a variância for muito grande, pode destruir qualquer sentido de diferença no espaço latente.
Desentrelaçamento
O desentrelaçamento é crucial no treinamento de modelos tipo VAE, onde o objetivo é ter variáveis latentes tão não correlacionadas quanto possível. O desentrelaçamento pode ser incentivado por pesos relativos do termo de reconstrução e termo de regularização na função de perda.
Redes Adversárias
Os objetivos das redes adversárias são gerar amostras de uma distribuição de dados complexa. A abordagem é aprender uma transformação de ruído simples para a distribuição de dados real. As redes adversárias consistem em dois componentes: o gerador (G) e o discriminador (D). O gerador (G) toma ruído aleatório como entrada e gera amostras. O discriminador (D) toma amostras geradas e dados reais como entrada e prevê se eles são reais ou falsos.
Tradução em Modelos Geradores
A condição de diferentes tipos de informações, como tradução pareada, onde o discriminador é treinado para operar em pares de entradas, como uma imagem e um mapa de segmentação.
Em resumo, os modelos geradores são uma ferramenta poderosa em machine learning que permitem gerar novas instâncias de dados com base em padrões aprendidos. Eles podem ser aplicados em uma variedade de áreas, desde a detecção de outliers até a tradução de idiomas. Além disso, os modelos geradores podem ser usados para compreender melhor as distribuições de probabilidade subjacentes aos dados.