变分自编码器（VAEs） - 知乎专栏
VAEs简介. 变分自编码器（Variational auto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generative model），它于2013年由Diederik P.Kingma和Max Welling提出[1]。2016年Carl Doersch写了一篇VAEs的tutorial[2]，对VAEs做了更详细的介绍，比文献[1]更易懂。这篇读书笔记基于文献[1]。
半小时理解变分自编码器 - 知乎 - 知乎专栏
英文原文标题：Understanding Variational Autoencoders (VAEs) 英文原文链接： https:// towardsdatascience.com/ understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f73. 原文作者：Joseph Rocca & Baptiste Rocca. 最近比较关注文本生成任务，除了用到传统的seq2seq模型，还涉及到一些GAN和VAE的知识。
VAE(Variational Autoencoder)简单推导及理解 - CSDN博客
2016年Carl Doersch写了一篇VAEs的tutorial 2 ，对VAEs做了更详细的介绍，比文献 1 更易懂（墙裂推荐）。 vae是什么 ：vae就是通过Encoder对输入（我们这里以图片为输入）进行高效编码，然后由Decoder使用编码还原出图片，在理想情况下，还原输出的图片应该与原图片极 ...
深度学习算法中的变分自动编码器（Variational Autoencoders）
2023年9月19日 · 其中，变分自动编码器（Variational Autoencoders，VAEs）作为一种特殊类型的自动编码器，在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。 本文将介绍变分自动编码器的原理和应用，并探讨其在深度学习中的重要...
理解Variational Autoencoders (VAEs) - 知乎 - 知乎专栏
2021年10月24日 · 在过去的几年中，基于深度学习的生成模型由于（并暗示）该领域的一些惊人改进而获得了越来越多的兴趣。依靠大量数据、精心设计的网络架构和智能培训技术，深度生成模型已经显示出难以置信的能力，能够生成各种内容…
万字长文带你了解变分自编码器VAEs - 腾讯云
原文标题：Understanding Variational Autoencoders (VAEs) 原文链接：https://towardsdatascience.com/understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f73. 原文作者：Joseph Rocca & Baptiste Rocca. 最近比较关注文本生成任务，除了用到传统的seq2seq模型，还涉及到一些GAN和VAE的知识。
机器学习算法解析：变分自编码器（Variational …
2023年9月18日 · 变分自编码器（Variational Autoencoders，简称VAEs）是一类基于生成模型的深度学习方法，旨在学习数据的潜在分布，从而能够生成与训练数据相似的新样本。VAEs结合了自编码器（Autoencoders）的结构和变分推断的理论基础，在图像生成、数据压缩、缺失数据填补等领域具有广泛应用。
What is a Variational Autoencoder? | IBM
2022年4月26日 · Variational autoencoders (VAEs) are generative models used in machine learning to generate new data samples as variations of the input data they’re trained on.
[1606.05908] Tutorial on Variational Autoencoders - arXiv.org
2016年6月19日 · Abstract: In just three years, Variational Autoencoders (VAEs) have emerged as one of the most popular approaches to unsupervised learning of complicated distributions. VAEs are appealing because they are built on top of standard function approximators (neural networks), and can be trained with stochastic gradient descent.
变分自编码器（VAEs） - 腾讯云
2018年7月24日 · vaes现在广泛地用于生成图像，当生成模型训练好了以后，我们就可以用它来生成图像了。与gans不同的是，我们是知道图像的密度函数（pdf）的（或者说，是我们设定的），而gans我们并不知道图像的分布。 vae模型