变分自编码器（VAE）是一种用于生成模型和特征提取的深度学习架构。本教程将介绍VAE的基本原理和应用。
基本概念
VAE是一种结合了编码器和解码器的神经网络结构。它通过学习数据的潜在表示来生成新的数据。
- 编码器：将数据映射到潜在空间。
- 解码器：将潜在空间的数据映射回数据空间。
优势
- 生成新的数据：VAE可以生成与训练数据具有相似分布的新数据。
- 特征提取：VAE可以学习到数据的潜在特征。
应用
- 图像生成：生成新的图像。
- 数据可视化：将高维数据可视化。
- 异常检测：检测异常数据。
实践
以下是一个简单的VAE示例代码：
# ... 代码内容 ...
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图片展示
中心位置展示VAE结构图：