20、变分自编码器与生成对抗网络：原理、应用与实践

变分自编码器与生成对抗网络：原理、应用与实践

变分自编码器（Variational Autoencoders）

变分自编码器概述

变分自编码器（VAE）是一种特殊的自编码器，它在学习编码表示时添加了额外的约束。具体来说，它学习输入数据的潜在变量模型，通过学习数据的概率分布参数，而不是让神经网络学习任意函数。从这个分布中采样点，就可以生成新的输入数据样本，因此变分自编码器被认为是生成模型。

在许多实际应用中，我们处理的数据维度可能很高，但实际需要处理的底层数据维度可能较低。因此，很多机器学习模型都涉及某种形式的降维，变分自编码器在深度学习中就承担了降维的任务。

普通自编码器回顾

普通自编码器至少使用编码器层和解码器层。编码器层将输入数据特征压缩为潜在表示，解码器层将潜在表示扩展以生成输出，目标是训练模型使输出尽可能接近输入。输入与输出之间的任何差异都可能表示异常行为，即异常检测。输入数据被压缩成维度小于输入的瓶颈表示，然后从瓶颈表示中重建输入。

变分自编码器与普通自编码器的区别

与普通自编码器将输入映射到固定向量不同，变分自编码器将输入映射到一个分布。瓶颈向量被均值向量和标准差向量取代，通过对分布进行采样得到潜在向量作为实际的瓶颈。

变分自编码器的工作原理

1. 编码器网络 ：将输入样本 x 转换为潜在空间中的两个参数 z_mean 和 z_log_sigma。
2. 采样 ：从潜在正态分布中随机采样类似的点 z，公式为 z = z_mean +