R语言深度学习：变分自动编码器（VAE）生成新样本

在深度学习领域，变分自动编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种强大的生成模型，可以用于生成新的样本。本文将介绍如何使用R语言实现一个基本的VAE，并利用该模型生成新的样本。

什么是变分自动编码器（VAE）？

变分自动编码器（VAE）是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入数据映射到潜在空间中的潜在变量，解码器将潜在变量映射回原始数据空间，从而实现数据的重构。与传统的自动编码器不同，VAE在潜在空间中引入了概率分布，使得模型能够生成具有多样性的新样本。

实现基本的变分自动编码器（VAE）

以下是使用R语言实现基本的VAE的代码：

library(keras)

# 定义编码器
encoder_input <- layer_input(shape = c(input_dim), name = "encoder_input")
encoder_hidden <- encoder_input %>%
  layer_dense(units = hidden_dim, activation = "relu") %>%
  layer_dense(units = hidden_dim, activation = "relu")
encoder_mean <- encoder_hidden %>%
  layer_dense(units = latent_dim)
encoder_log_var <- encoder_hidden %>%
  layer_dense(