vae什么意思许嵩？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
VAE结合了自编码器和生成模型的特点，在无监督学习中能够学习到输入数据的潜在分布。
VAE的训练过程包括两个阶段：编码阶段和解码阶段。
在编码阶段，输入数据通过编码器被映射到一个潜在空间中的潜在变量（latent variable）表示；在解码阶段，潜在变量通过解码器被映射回原始输入数据空间，从而生成一个近似重构的数据。
通过引入一个潜在变量的先验分布，VAE能够实现逼近数据的真实分布，从而具备生成新样本的能力。
VAE在图像生成、特征学习等领域取得了广泛应用。
无论是在生成样本还是在降维等领域，VAE都能够帮助我们更好地理解和处理复杂数据。
换句话说，VAE是一种能够从数据中学习到潜在表示并进行生成的深度学习模型。