深度学习实战71-利用pytorch框架搭建VAE(变分自编码器)，用于生成与训练数据相似的新数据

大家好，���是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战71-利用pytorch框架搭建VAE(变分自编码器)，用于生成与训练数据相似的新数据。在我的深度学习实战课程里面，还没讲到变分自编码器（Variational Auto Encoder，简称VAE），今天就给大家详细介绍一下VAE是什么？VAE是一种深度学习模型，它在无监督学习的背景下被广泛使用，特别是在生成模型中。VAE能够学习给定数据的潜在表示，并且能够基于这些潜在表示生成新的数据样本，这些样本与训练数据相似。

文章目录

• 一、变分自编码器(VAE)的介绍
• • 自编码器回顾
  • VAE 的创新
• 二、变分自编码器数学原理
• • 编码器（Inference Model）
  • 重参数化技巧（Reparameterization Trick）
  • 解码器（Generator Model）
  • 4. 损失函数（Loss Func