VAE图片生成实战
VAE图片生成实战
1、变分自编码器
基本的自编码器本质上是学习输入𝒙和隐藏变量𝒛之间映射关系，它是一个判别模型 (Discriminative model)，并不是生成模型(Generative model)。那么能不能将自编码器调整为 生成模型，方便地生成样本呢？
给定隐藏变量的分布P(𝒛)，如果可以学习到条件概率分布P(𝒙|𝒛)，则通过对联合概率 分布P(𝒙, 𝒛) = P(𝒙|𝒛)P(𝒛)进行采样，生成不同的样本。变分自编码器(Variational AutoEncoders，简称 VAE)就可以实现此目的，如图 所示。如果从神经网络的角度来理解 的话，VAE 和前面的自编码器一样，非常直观好理解；但是 VAE 的理论
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