PyTorch深度学习实战（29）——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)

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分类专栏： PyTorch深度学习从入门到项目实战 文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能
于 2023-12-25 07:38:54 首次发布
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本文介绍了变分自编码器(VAE)的概念，探讨了自编码器的局限性，并详细阐述了VAE的工作原理、KL散度和重参数化技巧。通过PyTorch实现VAE，展示其在生成新图像方面的优势，适用于图像生成、语音和自然语言处理等领域的应用。

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PyTorch深度学习实战（29）——变分自编码器

0. 前言

变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 是一种生成模型，结合了自编码器和概率模型的思想，通过学习输入数据的潜分布，能够生成新的样本。与传统的自编码器不同，变分自编码器引入了概率建模的思想，并通过编码器和解码器之间的随机性来实现生成过程。编码器将输入数据映射到潜空间中的概率分布，假设潜变量是从多元正态分布中采样得到的，解码器则将从潜空间采样得到的潜在变量映射回原始数据空间，并生成新的样本。本节中，将介绍变分自编码器的基本概念，并使用 PyTorch 实现变分自编码器生成新图像。

1. 变分自编码器

变分自编码器 (Variational Auto-Encoders, VAE) 是一种基于变分贝叶斯 (Variational Bayes, VB) 推断的生成式网络架构，与自编码器通过数值的方式描述潜空间不同，VAE 以概率分布的形式描述潜空间，使数据生成成为可能。

1.1 自编码器的局限性

相似的图像会被分组到同一集群中，使用自编码器可以重建(解码)属于给定集群的潜变量。但是，如果潜变量位于两个集群之间时，使用自编码器无法保证会生成逼真图像，

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变分自编码器（VAE）是一种深度生成模型，通过概率图模型来建模数据的生成过程。它将复杂的非线性关系映射到潜在空间，并在这个空间内使用简单的分布（如正态分布）来描述数据的生成。VAE的核心思想是通过可学习的编码器将输入数据映射到潜在空间，并用解码器从潜在空间再重构出数据。PyTorch是当前人工智能和深度学习领域广泛使用的一个开源库，它在研究社区和工业界都享有极高的声誉。
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