This is an old revision of the document!
Автоэнкодер
— Alexander Kryukov 20/02/2025 18:20
Рассмотрим следующую схему на примере определения энергии первичной частицы ШАЛ в АЧТ.
1. Обучение “AE”
Изображение (img), например МК, поступает на НС - энкодер, который переводит изображение в вектор скрытого поространства (z). Этот вектор, с помощью вспомогательной НС преобразуется в набор параметров Хилласа (h')
С другой стороны, то же самое изображение используется для получения параметров Хилласа (h) некоторой внешней программой. Используя эти параметры как разметку для z мы обучаем автоэнкодер (энкодер+вспомогательная сеть), отображающий z–>h' при помощи функции потерь Loss(h,h').
2. Определение энергии первичной частицы
В ектор скрытого пространства z поступает на вход НС-регрессора, отображающей его в значение энергии: z–>e'. Используя мета информацию разметки МК изображений, а именно значение истинной энергии (e), обучаем регрессор с помощью функции потерь Loss(e,e').
Примечание. Аналогично поступаем с другими параметрами ШАЛ, такими как точка прихода и т.п. То есть используетм MLT подход.