Was ist vae?

Ein Variational Autoencoder (VAE) ist ein Typ von generativem Modell, das auf dem Konzept von Autoencodern basiert, jedoch mit einem probabilistischen Ansatz. Im Gegensatz zu klassischen Autoencodern, die eine deterministische Kodierung des Eingangs erzeugen, erzeugt ein VAE eine Verteilung über dem Latent Space.

Kernkonzepte:

• Encoder: Der Encoder des VAE wandelt den Eingangsdatenpunkt in Parameter einer Wahrscheinlichkeitsverteilung um (typischerweise eine Normalverteilung), z.B. den Mittelwert (μ) und die Standardabweichung (σ).
• Latent Space: Der Latent Space ist der Raum, in dem die codierten Repräsentationen der Daten existieren. VAEs zwingen den Latent Space dazu, eine bestimmte Struktur zu haben, z.B. einer Normalverteilung zu folgen.
• Decoder: Der Decoder nimmt einen zufälligen Punkt aus der gelernten Wahrscheinlichkeitsverteilung im Latent Space und rekonstruiert daraus den ursprünglichen Eingangsdatenpunkt.
• Reparameterisierungstrick: Da die Stichprobenziehung aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung (Sampling) ein nicht-differenzierbarer Vorgang ist, wird der Reparameterisierungstrick verwendet. Er ermöglicht das Trainieren des Modells durch Backpropagation. Anstatt direkt aus der Normalverteilung N(μ, σ) zu ziehen, wird ein Zufallswert ε aus einer Standardnormalverteilung N(0, 1) gezogen und dann z = μ + ε * σ berechnet.
• Verlustfunktion: Die Verlustfunktion eines VAE besteht aus zwei Hauptkomponenten:
  • Rekonstruktionsverlust: Misst, wie gut der Decoder den ursprünglichen Eingangsdatenpunkt rekonstruieren kann.
  • KL-Divergenz: Misst die Differenz zwischen der gelernten Verteilung im Latent Space und einer vordefinierten Referenzverteilung (typischerweise eine Standardnormalverteilung). Dies zwingt den Latent Space dazu, "glatt" und gut organisiert zu sein.

Anwendungen:

VAEs werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter:

• Generierung neuer Daten: Durch die Stichprobenziehung aus dem Latent Space können neue, ähnliche Datenpunkte generiert werden.
• Datenkompression: VAEs können zur verlustbehafteten Kompression von Daten verwendet werden.
• Bildbearbeitung: VAEs können für Aufgaben wie Bildvervollständigung, Rauschunterdrückung und Stiltransfer eingesetzt werden.
• Anomalieerkennung: Datenpunkte, die nicht gut rekonstruiert werden können, können als Anomalien identifiziert werden.

VAEs sind ein mächtiges Werkzeug für generative Modellierung und unüberwachtes Lernen. Durch die Kombination von Autoencodern mit probabilistischen Konzepten ermöglichen sie es, latente Repräsentationen von Daten zu lernen und gleichzeitig neue, realistische Datenpunkte zu generieren.