6.2 变分自编码器 (VAE)：概率生成模型

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6.2 变分自编码器 (VAE)：概率生成模型 6.2 变分自编码器 (VAE)：概率生成模型变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 是一种强大的概率生成模型，它结合了自编码器的架构和贝叶斯推断的思想，能够学习数据的潜在表示，并从中生成新的、类似的数据样本。与传统的自编码器不同，VAE 学习的是潜在变量的概率分布，而不是一个固定的向量表示，这使得它能够更好地捕捉数据的复杂性和生成多样化的样本。 6.2.1 VAE 的基本原理 VAE 的核心思想是将数据样本视为从一个潜在的概率分布中采样得到的。具体来说，VAE 包括两个主要部分：编码器 (Encoder)：将输入数据映射到潜在空间的概率分布的参数。