AI | Machine Learning | Tech on Instagram: "Variational Autoencoders (VAEs) are generative models based on autoencoders that generate new, similar images by encoding a reference image into a latent space and then sampling (near the image) from that space. The process goes like this: The VAE encodes the image into a lower dimensional latent representation. New images can now be generated by sampling near this representation and decoding it back into the image space (producing a visible image), pr
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AI | Machine Learning | Tech on Instagram: "Variational Autoencoders (VAEs) are generative models based on autoencoders that generate new, similar images by encoding
Variational Autoencoders (VAEs) are a type of generative model that enables the creation of new images and blending of existing ones. By encoding and decoding images, VAEs allow for sampling, interpolation, and navigation through the latent space. Join us as we explore the world of VAEs and discover their potential applications in machine learning.
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