编码器变成一个变分推断网络，而解码器可以看作是将隐变量映射到观测变量的生成网络。与传统的深度生成式...
在机器学习中,变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 是一种生成模型,能够将数据压缩并生成与原始数据分布相似的新数据。VAE将自编码器 (Autoencoder) 与概率统计中的潜在变量模型 (Latent variable model) 结合在一起,以实现更好的数据表达和生成。 在实现VAE过程中,KL散度 (Kullback–Leibler divergence) ...
变分自编码器与自编码器的不同之处在于它提供了一种统计方式来描述潜在空间中的数据集样本。因此,在变分自编码器中,编码器在瓶颈层输出概率分布而不是单个输出值。 解释: 变分自编码器潜在空间是连续的。它提供随机采样和插值。编码器输出两个向量,而不是输出大小为 n 的向量: 矢量???均值(向量大小 n) 矢...
变分自编码器是一种使用神经网络和变分推断技术的概率图模型，用于学习潜在表示。