导读 变分自编码器（VAE）是一种强大的生成模型，它结合了概率论与神经网络的力量。与其他深度学习模型不同，VAE不仅关注数据的重构，还致力于学...
变分自编码器（VAE）是一种强大的生成模型，它结合了概率论与神经网络的力量。与其他深度学习模型不同，VAE不仅关注数据的重构，还致力于学习潜在空间的分布特性。✨
在结构上，VAE由两部分组成：encoder和decoder。encoder负责将输入数据映射到潜在变量的分布参数，通常包括均值μ和方差σ²；而decoder则从这个分布中采样并尝试重构原始输入。这种设计使得VAE能够生成新的数据样本，同时保持对真实数据分布的良好拟合。🔍
值得注意的是，为了确保生成的数据多样化且符合实际分布，VAE引入了KL散度作为正则项，以约束潜在变量接近标准正态分布。这样一来，即使在未见过的数据上也能有良好的表现。🎯
总的来说，VAE以其独特的结构和功能，在图像生成、数据增强等领域展现出了巨大潜力。💪
深度学习 机器学习 AI科技