秒懂「变分自编码器VAE」动画演示·机器学习小白入门

不二如是

变分自编码器（VAEs）的全面概述，这是一种用于生成式人工智能（AI）的基本技术。

首先澄清了生成式 AI 的概念，将其与传统 AI 区分开来，并解释了标准自编码器在生成新数据方面的局限性，主要是由于其潜在空间缺乏组织。

在线学习：

https://www.bilibili.com/video/BV1HF4yzLEhf

随后，介绍了 Diederik Kingma 在 2013 年提出的 VAEs，并详细阐述了它们背后的贝叶斯统计基础和概率概念，例如联合概率和条件概率。

VAEs 的核心在于使用一个编码器将输入映射到一个近似的高斯分布（称为近似后验），然后使用一个解码器从该分布中采样并重构数据。

整个训练过程通过证据下界（ELBO）损失函数进行优化，其中利用了重参数化技巧来允许反向传播。

最后，讨论了 VAEs 的应用，如图像插值和生成新样本，以及其主要缺点，即倾向于生成模糊图像，并提及了各种先进的 VAE 变体模型。

VAE最经典的应用是图像生成：

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