变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。
本文更专注于VAE的统计概念和推导。我们将从介绍VAE所要解决的问题开始，解释变分方法在解决方案中所起的作用，并讨论VAE与AE之间的联系。最后还会将VAE应用于图像重建任务来进行具体的演示。
我们考虑一个由随机变量x的N个i.i.d.样本(标量或向量)组成的数据集。假设数据是由一些随机过程产生的，这里包含一个未观察到的随机变量z(即潜在变量)。
生成过程有两个步骤:
值 z⁽ⁱ⁾ 是从某个先验分布 p(z; θ) 生成的， 值
标签：编码器,变分,生成,参数,先验,VAE From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/17000308.html