# name
Models generatius d’aprenentatge profund: Estudi del Autoencoder Variacional

# metadata.dc.description[].value
Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2019-2020, Tutor: Esteban Vegas Lozano

# metadata.dc.description.abstract[].value
[cat] L’autoencoder variacional es tracta d’un model d’aprenentatge profund que parteix de
la clàssica estructura dels autoencoders per tal de generar noves dades. Aquest procés és
possible gràcies a emular el comportament del cervell humà, projectant les dades en un
espai latent on es recullen les característiques principals de les dades introduïdes de forma
similar com ho fem nosaltres al utilitzar la nostra imaginació.
S’introdueixen en primer lloc tots aquells conceptes necessaris per entendre el fun-
cionament d’aquests models. Es parla sobre xarxes neuronals i com podem pensar en
aquestes com models probabilístics, es detallen les mesures més importants emprades en
el treball des de l’òptica de la teoria de la informació per tal de quantificar i comparar
distribucions de probabilitat i per últim es presenta una taxonomia general dels models
generatius.
A continuació s’explica amb tot detall com funcionen els autoencoders variacionals.
S’explica en què consisteixen exactament, quin paper té la funció objectiu alhora d’entrenar
aquests models i quina és la seva interpretació.
Durant el projecte, s’implementen dos autoencoders variacionals amb dos estructures
de capes diferents. Aquets models s’implementen utilitzant els softwares de programació
Python i R on es fa l’ús de les llibreries Tensorflow i Keras.
Seguidament, a través de la hiperparametrització, es troba el conjunt de paràmetres
que permeten generar imatges amb la millor qualitat possible per aquests models i es
generen algunes a mode d’exemple.
Desprès de reflexionar sobre el comportament d’aquets models tan singulars, es
modifica la funció objectiu per tal de dur a terme la transició cap al MMD-VAE. Un enfoc
alternatiu que també permet la generació de noves imatges.
El treball culmina amb un apartat de conclusions on es recullen les idees més
importants del treball i s’exposen els resultats obtinguts durant la recerca.

# metadata.dc.description.abstract[].value
[eng] The variational autoencoder is a deep learning model that starts from the classic
structure of autoencoders in order to generate new data. This process is possible by
emulating the behavior of the human brain, projecting the data into a latent space where
the main characteristics of the input data are collected in a similar way as we do when
using our imagination.
During the project two variational autoencoders are implemented by changing the
internal layer structure. These autoencoders are implemented in Python and R using
together Tensorflow and Keras libraries.
In this project, besides this, a new approach of this model is introduced: the MMD-
VAE. Modifying the loss function, we can obtain a model that is able to achieve good
results that are worth to look at.
To conclude the thesis, we summarize all the results and insights obtained from the
research.

# metadata.dc.source[].value
Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

# metadata.dc.title[].value
Models generatius d’aprenentatge profund: Estudi del Autoencoder Variacional