自动编码与变分贝叶斯是深度学习中两种重要的技术，常用于特征提取、降维和生成模型等领域。以下是关于这一主题的简要介绍。
自动编码器
自动编码器是一种无监督学习算法，旨在学习数据的有效表示。它由编码器和解码器两部分组成：
- 编码器：将输入数据压缩成一个低维的表示。
- 解码器：将编码器的输出重构回原始数据。
自动编码器可以分为以下几种类型：
- 无监督自动编码器：不使用标签数据，直接从数据中学习特征。
- 有监督自动编码器：使用标签数据，通过最小化重构误差来学习特征。
变分贝叶斯
变分贝叶斯是一种贝叶斯推理方法，通过近似后验分布来估计未知参数。在深度学习中，变分贝叶斯常用于生成模型，例如变分自编码器（VAEs）。
VAEs 通过最大化数据分布的对数似然来学习潜在空间，其中潜在空间由后验分布的均值和方差表示。
图像示例
Autoencoder Architecture
扩展阅读
想要了解更多关于自动编码与变分贝叶斯的信息，可以参考以下链接：