前段时间有其他学校的老师做报告的时候讲了变分自编码器VAE和生成对抗网络GAN能够学习数据的分布,进而生成比较逼真的数据,之前对VAE和GAN的了解比较粗浅,这两天找资料看了一下,了解深入了一些,推荐一下以下这几篇博客,结合原论文《Auto-Encoding Variational Bayes》看的话应该能对VAE有个比较深入的了解。
讲了变分自编码器的基本原理
以MNIST手写数字图片生成为例介绍了变分自编码器的pytorch实现
讲了变分自编码器和标准自编码器的区别,以及变分自编码器的一些应用。
后面会持续更新......
本文探讨了变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)在学习数据分布及生成真实感数据方面的能力。通过几篇精选博客与原论文的结合阅读,读者将对VAE的基本原理、与标准自编码器的区别及其在多媒体生成的应用有更深刻的理解。
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