变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，通过学习数据的潜在表示来生成新的数据样本。它结合了自编码器的无监督学习能力和概率图模型的不确定性建模思想，广泛应用于图像生成、数据压缩和特征学习等领域。

核心原理

VAE的核心思想是将数据映射到潜在空间，并通过概率分布进行重建。主要包括以下步骤：

  1. 编码器：将输入数据压缩为潜在变量的分布参数（均值和方差）
  2. 重参数化技巧：从分布中采样以引入随机性
  3. 解码器：将潜在变量重构为数据样本
Variational_Autoencoder

应用领域

  • 图像生成：如MNIST手写数字生成
  • 数据增强：通过生成新样本扩充训练数据
  • 特征学习：提取数据的潜在特征表示
  • 半监督学习：利用未标记数据进行训练

扩展阅读

如需深入了解VAE的实现细节和进阶应用，可以参考：

VAE_Introduction