Sfida: Costruire un Semplice VAE
In questa sfida, costruirai e addestrerai un autoencoder variazionale (VAE) sul dataset MNIST — passo dopo passo. Definirai l'architettura, implementerai il trucco di riparametrizzazione, creerai la funzione di perdita personalizzata ed eseguirai l'intero processo di addestramento.
Per rendere l'esperienza più fluida, puoi scegliere una delle seguenti opzioni per lavorare con il codice:
- Scarica il notebook ed eseguilo localmente nel tuo ambiente preferito (ad esempio, VSCode, Jupyter, PyCharm);
- Apri in Google Colab - un solo clic e tutto è pronto per essere eseguito online.
Una volta aperto il notebook, vedrai una serie di task. Ogni task include:
- Istruzioni chiare;
- Codice con spazi vuoti da completare;
- Checker che verificano la tua soluzione.
Quando la tua implementazione è corretta, il checker mostrerà una breve chiave. Raccogli tutte le chiavi di ogni passaggio — ti serviranno alla fine.
Grazie per i tuoi commenti!
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Can you explain what a variational autoencoder (VAE) is?
What are the steps involved in building and training the VAE on MNIST?
How do I collect and use the keys from each step?
Awesome!
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In questa sfida, costruirai e addestrerai un autoencoder variazionale (VAE) sul dataset MNIST — passo dopo passo. Definirai l'architettura, implementerai il trucco di riparametrizzazione, creerai la funzione di perdita personalizzata ed eseguirai l'intero processo di addestramento.
Per rendere l'esperienza più fluida, puoi scegliere una delle seguenti opzioni per lavorare con il codice:
- Scarica il notebook ed eseguilo localmente nel tuo ambiente preferito (ad esempio, VSCode, Jupyter, PyCharm);
- Apri in Google Colab - un solo clic e tutto è pronto per essere eseguito online.
Una volta aperto il notebook, vedrai una serie di task. Ogni task include:
- Istruzioni chiare;
- Codice con spazi vuoti da completare;
- Checker che verificano la tua soluzione.
Quando la tua implementazione è corretta, il checker mostrerà una breve chiave. Raccogli tutte le chiavi di ogni passaggio — ti serviranno alla fine.
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