vae是什么意思？一分钟搞懂vae
vae的核心思想是使用变分推断来近似生成模型的后验分布。变分推断是一种近似推断方法，它通过最小化KL散度来近似真实分布。KL散度衡量了两个分布之间的差异，越小越好。
对于vae来说，生成模型的后验分布就是我们要学习的目标分布，它描述了数据是如何生成的。变分分布就是我们用来近似的分布，它由一组参数控制。通过最小化KL散度，我们可以找到一组参数，使得变分分布尽可能地接近目标分布。
一旦我们找到了变分分布的参数，我们就可以使用它来生成新的数据。具体来说，我们可以先从变分分布中采样一个向量，然后将其输入到解码器中。解码器是一个神经网络，它将输入的向量映射到数据空间。这样，我们就生成了一个新的数据样本。
vae最擅长生成与训练数据相似的图像，但发展到今天，它同样能生成语音、文本等等，甚至能把一类图像转化成另一类图像（比如把苹果图像变成香蕉图像）。
vae是一个非常流行的深度生成模型，它被广泛用于生成图像、语音、文本等数据。vae的优点是它简单易懂，并且可以生成高质量的数据。
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