本教程将详细介绍 Variational Autoencoder (VAE) 的概念、原理以及实现。VAE 是一种生成模型，常用于生成具有类似真实数据的图像。
基本概念
VAE 是一种基于概率模型的生成模型，它由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据编码成一个潜在空间中的点，解码器则将这个点解码回原始数据空间。
- 编码器：将输入数据映射到一个潜在空间中的点。
- 解码器：将潜在空间中的点映射回原始数据空间。
实现步骤
- 数据预处理：对输入数据进行标准化处理。
- 构建编码器和解码器：使用神经网络实现编码器和解码器。
- 训练模型：使用训练数据训练模型。
- 生成数据：使用训练好的模型生成新的数据。
代码示例
以下是一个简单的 VAE 模型实现示例：
# 代码示例省略，请参考本站链接 /tutorials/deep_learning_tutorial 了解更多
扩展阅读
VAE 模型结构图