【深度学习】变分自编码器 VAE，什么是变分？（1）

文章目录

• 1. 变分自编码器 VAE
• • VAE的基本概念
  • VAE的数学原理
  • • 编码器
    • 解码器
    • 目标函数
    • 训练过程
  • 代码示例
  • 未来发展
• 2. 变分推断
• • 变分推断（Variational Inference）
  • 变分推断的基本概念
  • • 变分推断的目标
    • 变分下界（Evidence Lower Bound, ELBO）
    • 最大化变分下界
    • 变分推断的步骤
• 3. 必读内容

1. 变分自编码器 VAE

变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，它结合了概率图模型和深度学习的优势，可以用来生成新数据点。VAE由Kingma和Welling在2013年提出，主要用于图像生成和密度估计。

VAE的基本概念

VAE模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成：

1. 编码器（Encoder）：将输入数据映射到一个潜在空间（latent space），得到潜在变量的分布参数（均值 $\mu$ 和方差 σ