機器學習 vae是什么（簡介）

一、總結

一句話總結：

VAE 模型是一種有趣的生成模型，與GAN相比，VAE 有更加完備的數學理論（引入了隱變量），理論推導更加顯性，訓練相對來說更加容易。

VAE(Variational Autoencoder)  全名叫 變分自編碼器，是從之前的 auto-encoder 演變過來的

 

 

二、機器學習 vae是什么

轉自或參考：機器學習：VAE(Variational Autoencoder) 模型_Matrix-11-CSDN博客
https://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/83683811

 

VAE(Variational Autoencoder) 模型

VAE 模型是一種有趣的生成模型，與GAN相比，VAE 有更加完備的數學理論（引入了隱變量），理論推導更加顯性，訓練相對來說更加容易。

VAE 可以從神經網絡的角度或者概率圖模型的角度來解釋。

VAE 全名叫 變分自編碼器，是從之前的 auto-encoder 演變過來的，auto-encoder 也就是自編碼器，自編碼器，顧名思義，就是可以自己對自己進行編碼，重構。所以 AE 模型一般都由兩部分的網絡構成，一部分稱為 encoder, 從一個高維的輸入映射到一個低維的隱變量上，另外一部分稱為 decoder, 從低維的隱變量再映射回高維的輸入