1. Sun'iy intellektning asosiy tushuncha va ta'riflari, sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqot yo'nalishlari, qanday tizimlar intellektual tizimlar toifasiga kiradi

33. Variatsion avtokoder arxitekturasi
Variatsion avtokoder (VAE) — bu avtokoder turidir, lekin u o'zgaruvchanlarni (latent variables) tasavvur qilishda siyrok ishlatilgan. VAE, muammolar yechish, ma'lumotlarni tasavvur qilish va generatsiya qilishda ishlatiladi. VAE, avtokoderlarga o'xshash bo'lgan ma'lumotlar uchun tashqi o'zgaruvchanlarni (latent variables) ishlab chiqishda tasavvur qiladi.

VAE arxitekturasi quyidagi bosqichlardan iborat:

1. **Encoder (Kiritish tizimi):** Kiritish tizimi (encoder) avtoencoderlar kabi kiritilgan ma'lumotlarni o'zgaruvchanlarga aylantiradi. Lekin, VAE-da, bu o'zgaruvchanlar (latent variables) barcha o'zgaruvchanlar qatorida normal (gaussian) taqsimlangan.

2. **Reparametrization Trick:** Reparametrization trick (takrorlash triki) deyilgan usul, normal taqsimlangan o'zgaruvchanlarni olishda ishlatiladi. Ushbu trik orqali, normal taqsimlangan o'zgaruvchanlar asosida o'zgaruvchanlarni generatsiya qilish va gradusent desend (gradient descent) ni amalga oshirishni osonlashtiradi.

3. **Boshqaruv (Latent Space):** Kiritish tizimi orqali olingan normal taqsimlangan o'zgaruvchanlar avtoencoderning boshqaruv tizimida saqlanadi. Bu o'zgaruvchanlar ma'lumotlarni ifodalashda va generatsiyada qo'llaniladi.

4. **Decoder (Chiqish tizimi):** Chiqish tizimi (decoder) normal taqsimlangan o'zgaruvchanlarni o'zgaruvchanlardan avtoencoder orqali asl ma'lumotlarga qayta aylantiradi. Ushbu bosqichda, asl ma'lumotlarni ifodalash uchun kerakli xususiy xususiyatlarni generatsiya qiladi.

5. **Ma'lumotlarni Qayta Qilish:** Decoder orqali o'zgaruvchanlarni olish, normal taqsimlangan o'zgaruvchanlarni qo'llab-quvvatlash uchun kiritish tizimiga o'tish jarayonini ifodalaydi. Bu bosqichda, tarmoqda o'zgaruvchanlarni generatsiya qilishda qo'llaniladigan koefitsientlarni o'rganishda yordam beradi.

Variatsion avtokoderlar quyidagi katta masalalarga yechim topishda va kreativ generatsiyada muvaffaqiyatli bo'lishda ishlatiladi. Shuningdek, VAE generatsiya qilishda normal taqsimlangan o'zgaruvchanlar tashkil etadi, bu esa tasavvur qilish va ma'lumotlarni generatsiya qilishda o'zgaruvchanlarni afzal ishlatish imkoniyatini beradi.