Синтез данных и цифровые двойники. Джейд Картер

Вариационные автокодировщики (Variational Autoencoders, VAEs)

      Вариационные автокодировщики (VAEs) – это еще один подход к генерации синтетических данных, основанный на идее автокодировщиков. Автокодировщик – это нейронная сеть, которая обучается представлять входные данные в более компактной форме, а затем восстанавливать их из этого представления. В отличие от стандартных автокодировщиков, VAEs имеют случайное распределение в их скрытом пространстве, что позволяет генерировать новые данные, изменяя эти представления.

      Принцип работы VAE:

      – Сеть состоит из двух частей: кодировщика, который сжимает входные данные в скрытое (латентное) пространство, и декодировщика, который восстанавливает данные из этого пространства.

      – Вместо того чтобы просто кодировать и декодировать конкретные значения, VAE кодирует вероятностные распределения. Это позволяет генерировать новые образцы данных, семплируя значения из этих распределений.

      Основное преимущество VAEs – это их способность создавать более "гладкое" латентное пространство, что упрощает генерацию новых данных. Модели на основе VAEs позволяют легко контролировать изменчивость генерируемых данных и проводить интерполяцию между образцами.

      Применение VAEs:

      – Генерация изображений, где плавные переходы между различными образцами являются преимуществом.

      – Создание синтетических данных для текстов, аудио или временных рядов.

      – Обнаружение аномалий в данных, так как модель обучена реконструировать типичные образцы и может легко выявить нестандартные.

      3. Аугментация данных (Data Augmentation)

      Аугментация данных – это простой, но эффективный метод генерации синтетических данных, который не требует создания совершенно новых образцов. Вместо этого аугментация модифицирует существующие данные, добавляя небольшие вариации, чтобы увеличить количество доступных данных. Это особенно полезно в задачах с ограниченным набором данных для обучения.

      Примеры методов аугментации данных:

      – Для изображений можно применять повороты, зеркальные отражения, масштабирование, изменение яркости, контраста или наложение шумов.

      – Для текстов используются такие методы, как синонимизация (замена слов синонимами), перестановка слов, а также удаление или добавление случайных элементов.

      – Для временных рядов возможны добавление шума, временное сжатие или растяжение, а также изменение амплитуды.

      Аугментация полезна тем, что она увеличивает объем данных для тренировки моделей машинного обучения, что помогает избежать переобучения. Однако, в отличие от методов вроде GAN или VAEs, аугментация не создает принципиально новых данных, а лишь немного изменяет существующие.

      Применение аугментации:

      – В компьютерном зрении для улучшения обобщающей способности моделей при недостатке тренировочных изображений.

      – В задачах обработки естественного языка (NLP) для создания новых