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    變分自編碼器(Variationalautoencoder)或稱VAE,通過(guò)引入隨機(jī)性和約束潛在空間以便更容易從中采樣來(lái)解決上面討論的問(wèn)題。要點(diǎn):變分自編碼器將隨機(jī)性引入模型并限制潛在空間。要將傳統(tǒng)自編碼器轉(zhuǎn)換為變分自編碼器,只需要調(diào)整編碼器部分和損失函數(shù)。讓我們從***步開(kāi)始。變分編碼器變分編碼器不是將輸入圖像映射到潛在空間中的一個(gè)點(diǎn),而是將其映射到一個(gè)分布中,準(zhǔn)確地說(shuō)是多元正態(tài)分布(multivariatenormaldistribution)。多元正態(tài)分布是將單變量正態(tài)分布擴(kuò)展到更多維度。就像單變量正態(tài)分布由兩個(gè)參數(shù)描述:均值和方差,多元正態(tài)分布由兩個(gè)參數(shù)向量描述,每個(gè)參數(shù)的長(zhǎng)度等于維數(shù)。例如,2D法線將有一個(gè)包含兩個(gè)均值的向量和一個(gè)包含兩個(gè)方差的向量。如果分布的許多維度是相關(guān)的,則會(huì)出現(xiàn)額外的協(xié)方差參數(shù),但在VAE中,假設(shè)所有維度都是**的,這樣所有協(xié)方差為零。為了將輸入圖像編碼為潛在空間中的低維度表示,將從多元正態(tài)分布中對(duì)其進(jìn)行采樣,其參數(shù)(均值和方差)將由編碼器學(xué)習(xí)。這樣潛在空間將用兩個(gè)向量來(lái)描述:均值向量和方差向量。本文的例子中將這兩個(gè)向量都設(shè)為576維,以匹配之前構(gòu)建的編碼器,后者編碼為3x3x64=576維空間。個(gè)性化亨士樂(lè)編碼器維修昆山亨士樂(lè)編碼器有沒(méi)有推薦的。

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