variational autoencoders(VAE)
VAE的概率分布引入了变量z,无法直接优化,我们要取其下限再做优化。
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自动编码机的Encoder和Decoder部分可以是单层,也可以是深度神经网络
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VAE
先验概率P(z) 可以认为是高斯分布
P(x|z(i)) 需要神经网络拟合
极大似然估计行不通,P theta(x) 算不了;后验概率P theta (z|x)也算不了
用一个网络去逼近 z|x 的分布
训练完成之后,只使用Decoder部分
VAE生成的图片比较模糊
来源:CSDN
作者:i_chase
链接:https://blog.csdn.net/qq_39638957/article/details/80352597