【Gan教程 】 什么是变分自动编码器VAE？

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分类专栏： 强化学习和对抗网络 人工智能综合 文章标签： 1024程序员节 人工智能 AI作画
于 2023-10-24 15:18:23 首次发布
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变分自动编码器（VAE）是一种深度学习模型，结合了编码器、解码器和损失函数，用于数据压缩和生成。本文从神经网络和概率模型两个角度深入解析VAE，包括其结构、损失函数和概率模型视角下的变分推理。通过编码器，数据被压缩到潜在空间，解码器则根据潜在表示重建数据。VAE的损失函数包括重建损失和正则化项，其中正则化项通过Kullback-Leibler散度惩罚编码器输出与标准正态分布的差异，确保表示的多样性。此外，文章还介绍了变分推理中的平均场和摊销推理，并提供了PyTorch/TensorFlow实现的示例。

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名词解释：Variational Autoencoder（VAE）

一、说明

         为什么深度学习研究人员和概率机器学习人员在讨论变分自动编码器时会感到困惑？什么是变分自动编码器？为什么围绕这个术语存在不合理的混淆？本文从两个角度理解变分自动编码器（VAE）：深度学习和图形模型。

        在概念和语言上存在差距。神经网络和概率模型的科学没有共享语言。我的目标是弥合这一想法差距，允许这些领域之间进行更多的协作和讨论，并提供一致的实现（Github链接）。如果这里的许多单词对您来说是新的，请跳转到词汇表。

        变分自动编码器很酷。它们使我们能够设计复杂的数据生成模型，并将它们拟合到大型数据集中。他们可以生成虚构名人面孔的图像和高分辨率

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