变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种深度学习模型，主要用于生成模型和图像处理。本教程将介绍 VAE 的基本原理以及如何实现一个简单的 VAE。

基本原理

VAE 结合了自编码器（Autoencoder）和变分推断（Variational Inference）的思想。以下是 VAE 的一些关键点：

  • 编码器和解码器：VAE 有两个主要部分，编码器将输入数据编码成一个低维的潜在空间表示，解码器则将这个潜在空间表示解码回原始数据空间。
  • 潜在空间：潜在空间是一个假设的低维空间，用于表示数据的潜在结构。
  • 变分推断：VAE 使用变分推断来估计潜在空间的概率分布。

实现步骤

以下是一个简单的 VAE 实现步骤：

  1. 定义编码器和解码器：使用神经网络结构来定义编码器和解码器。
  2. 定义损失函数：VAE 的损失函数由两部分组成，一个是重构损失，另一个是KL散度损失。
  3. 训练模型：使用训练数据来训练 VAE。

代码示例

# 伪代码
# 定义编码器
def encoder(x):
    # ...
    return latent

# 定义解码器
def decoder(z):
    # ...
    return x_hat

# 训练模型
# ...

扩展阅读

想要了解更多关于 VAE 的信息，可以阅读以下资源：

VAE 潜在空间示例