李宏毅机器学习&深度学习课程|自编码器2:领结变声器与更多应用

特征分解应用:介绍了Autoencoder的feature disentanglement应用。通过训练Autoencoder,可以将representation分解成包含不同信息的维度,如内容和说话人特征。这项技术可应用于voice conversion等领域,使得不需要成对声音讯号即可实现声音转换。feature disentangler的发展有望提高语音转换的效率和便利性。

语音转换技术:介绍了如何通过训练autoencoder和featured disentangle技术来实现语音转换。通过识别语音内容和说话人特征的维度,在encoder中可以实现不同说话人之间的声音转换。同时,讨论了将embedding向量转化为二进制或one-hot形式,以实现更容易解释和unsupervised分类。

embedding和分类:介绍了使用one-hot code和VQ-VAE等技术进行embedding,通过建立codebook和discrete representation来实现自动分类和重建。讨论了embedding可以是文字,用于生成文章摘要的想法,并指出需要sequence-to-sequence的model。强调了autoencoder的重要性和应用范围。

无监督文章摘要:介绍了一个sequence-to-sequence-to-sequence的autoencoder模型,通过训练大量的文章来实现unsupervised summarization。然而,在训练过程中发现由于encoder和decoder之间会产生自己的暗号,导致无法生成人类可读的摘要。为了解决这个问题,引入了一个discriminator来评估encoder生成的句子是否像人类写的句子,从而强迫encoder生成可读的摘要。通过这种方法,实现了类似cycle gate的autoencoder,可以生成人类可读的摘要。

VAE原理和应用:介绍了Variational Autoencoder(VAE)的原理和应用。VAE是一种生成模型,将Autoencoder的Decoder作为Generator使用,可以用于压缩图像等。接着讲解了Anomaly Detection的概念,通过训练数据来检测异常,可应用于诈欺侦测等场景。异常的定义取决于训练数据的特点。

异常检测问题:介绍了关于异常检测的问题,如何通过正常数据训练模型来检测异常数据。以信用卡交易、细胞突变、人脸检测为例,讲解了使用autoencoder进行异常检测的原理。重点在于训练模型时缺乏异常数据,需要通过reconstruction loss来判断异常情况。

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