变分自动编码器用于生成图像模型

简介

变分自动编码器（VAE）是一种生成模型，它可以从给定的数据分布中生成新的数据点。它是一种无监督机器学习算法，这意味着它不需要带标签的数据进行训练。 VAE 由编码器和解码器两个主要组件组成。

编码器将输入数据编码成潜在代码。潜在代码是低维的，通常比原始输入数据小得多。解码器使用潜在代码来生成新数据点。

VAE 训练过程包括最小化输入数据和生成数据之间的重建误差。为了鼓励 VAE 生成更多样化的数据点，还添加了一个正则化项，称为 KL 散度，它测量潜在代码分布与先验分布之间的差异。

变分自动编码器的架构

VAE 的典型架构如下：

• 编码器：编码器通常由神经网络组成。它将输入数据编码成潜在代码。
• 解码器：解码器也由神经网络组成。它使用潜在代码生成新数据点。
• 潜在空间：潜在空间是潜在代码所在的低维空间。它包含了输入数据分布的潜在表示。

训练变分自动编码器

VAE 通过最小化以下损失函数进行训练：

损失函数 = 重建误差 + KL 散度

其中：

• 重建误差：衡量输入数据和生成数据之间的差异。
• KL 散度：衡量潜在代码分布与先验分布之间的差异。

重建误差使用均方误差或交叉熵损失等