Variational Autoencoders: What are they?
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Variational Autoencoders: What are they?
I’m a statistician testing where neural nets actually help on tabular data. Quick AE refresher, why variational autoencoders give smoother, more interpretable latents (KL ≈ normal-ish bottlenecks), and two practical probes: cluster in latent space (with a variable-centric variant) and sweep a latent from −3 to +3 to name the axes ...
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