变分自编码器（VAE，Variational Auto-Encoder）

矫情吗；* 2023-09-27 08:23 11阅读 0赞

变分自编码器（Variational auto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（Generative Model）

除了VAEs，还有一类重要的生成模型GANs

VAE 跟 GAN 比较，目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量 Z 生成目标数据 X 的模型，但是实现上有所不同。

生成模型的难题就是判断生成分布与真实分布的相似度，因为我们只知道两者的采样结果，不知道它们的分布表达式。 KL 散度是根据两个概率分布的表达式来算它们的相似度的，我们只有样本本身，没有分布表达式，当然也就没有方法算 KL 散度。

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参考资料：  
[机器学习方法—优雅的模型（一）：变分自编码器（VAE）][VAE]  
[深度学习系列27：VAE生成模型][27_VAE]  
[变分自编码器VAE][VAE 1]  
[半小时理解变分自编码器][Link 1]  
[Understanding Variational Autoencoders (VAEs)][Understanding Variational Autoencoders _VAEs]  
[变分自编码器（VAE）][VAE 2]

[VAE]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294
[27_VAE]: https://blog.csdn.net/kittyzc/article/details/124682802
[VAE 1]: https://blog.csdn.net/weijie_home/article/details/119489263
[Link 1]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/144649293
[Understanding Variational Autoencoders _VAEs]: https://towardsdatascience.com/understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f73
[VAE 2]: https://blog.csdn.net/qq_41335232/article/details/125064688

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