VAE(variational autoencoder)

VAE是variational autoencoder的缩写,意为变分自动编码器。它是一种生成模型,通过学习潜在空间的分布来生成数据。

VAE的主要构成包含:

1. 编码器(Encoder): 将输入映射到潜在空间(latent space)
2. 解码器(Decoder): 将潜在空间映射回输入空间
3. 变分推断网络(Variational inference network): 学习潜在空间的先验分布
4. 损失函数(Loss function): 通常包含重构损失(reconstruction loss)和KL散度(KL divergence)

VAE的工作流程是:

1. 输入传入编码器,得到潜在空间的表示z
2. z和随机噪声epsilon一起输入到变分推断网络,得到后验分布的参数
3. 从后验分布中采样,得到z_sample
4. z_sample输入到解码器,重构出输入的重构x_recon
5. 计算重构损失(x与x_recon间的损失)和KL散度(后验分布与先验分布的差异)
6. 优化编码器、解码器和变分推断网络,以最小化损失函数

VAE的特点是:

1. 可以生成新的数据,而不仅仅是重构输入
2. latent space 的先验分布是可学习的, model 可以自动找到数据的潜在特征
3. 更加强调 latent space 的分布,产生的样本更加可信
4. 编码器输出的不再是确定的hiddem state,而是hiddem的分布
5. KL散度的使用使得模型可以生成更加可信的样本

所以,总体来说,VAE是一种强大的生成模型,通过学习潜在空间的分布,它可以进行更加真实的数据生成。相比于AE,VAE可以生成新的假样本,而不仅仅是重构输入。这使其在许多领域都非常实用。

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