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文章目录
- 1. 变分自编码器 VAE
- VAE的基本概念
- VAE的数学原理
- 编码器
- 解码器
- 目标函数
- 训练过程
- 代码示例
- 未来发展
- 2. 变分推断
- 变分推断（Variational Inference）
- 变分推断的基本概念
- 变分推断的目标
- 变分下界（Evidence Lower Bound, ELBO）
- 最大化变分下界
- 变分推断的步骤
- 3. 必读内容
1. 变分自编码器 VAE
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，它结合了概率图模型和深度学习的优势，可以用来生成新数据点。VAE由Kingma和Welling在2013年提出，主要用于图像生成和密度估计。
VAE的基本概念
VAE模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成：
- 编码器（Encoder）：将输入数据映射到一个潜在空间（latent space），得到潜在变量的分布参数（均值 μ \mu μ 和方差 σ