Переосмысление автоэнкодера: диффузия, VAE, POMDP

   • Reframing the Autoencoder: Diffusion, VAE,...   Данный текст представляет собой расшифровку видео с YouTube-канала "Discover AI", посвященного углубленному объяснению архитектуры и математических основ автокодировщиков (Autoencoder). Основная цель видео — переосмыслить стандартное учебное представление об автокодировщиках, связав их с более сложными концепциями, такими как многообразия (manifolds), диффеоморфизмы и риманова геометрия в контексте машинного обучения. Лектор подробно объясняет работу кодировщика и декодировщика, вводя понятия пространства данных, скрытого пространства и минимизации ошибки реконструкции для создания эффективного сжатого представления. Кроме того, обсуждается роль автокодировщиков как основополагающего элемента вариационных автокодировщиков (VAE) и диффузионных моделей, а также их критическое значение в моделях мира для агентов, работающих по принципу частично наблюдаемого марковского процесса принятия решений (POMDP).