Variacijski samokodirniki in njihova uporabaŠega, Jakob (Avtor) Todorovski, Ljupčo (Mentor) Mežnar, Sebastian (Komentor) variacijski samokodirnikigloboko učenjegenerativni modeliModeliranje porazdelitve podatkov oziroma ocenjevanje gostote verjetnosti je pomemben problem statističnega sklepanja. V tem delu predstavimo variacijske samokodirnike, eno izmed sodobnih metod globokega strojnega učenja za reševanje tega izziva. Obravnavamo njihovo matematično ozadje, pojasnimo postopek učenja modela porazdelitve ter pokažemo, kako lahko naučeni model uporabimo za generiranje novih podatkov. Predstavimo tudi dve sodobni nadgradnji variacijskih samokodirnikov, ki omogočata učenje razpletenih latentnih reprezentacij in modeliranje rekurzivnih podatkovnih tipov ter predstavimo rezultate preizkusa modela na izbranih podatkovnih množicah.20262026-09-13 08:15:24Diplomsko delo/naloga187744VisID: 163710sl