TensorFlow深度学习实战（25）——变分自编码器详解与实现

0. 前言

变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 是一种生成模型，结合了自编码器和概率模型的思想，通过学习输入数据的潜分布，能够生成新的样本。与传统的自编码器不同，变分自编码器引入了概率建模的思想，并通过编码器和解码器之间的随机性来实现生成过程。编码器将输入数据映射到潜空间中的概率分布，假设潜变量是从多元正态分布中采样得到的，解码器则将从潜空间采样得到的潜在变量映射回原始数据空间，并生成新的样本。本节中，将介绍变分自编码器的基本概念，并使用 TensorFlow 实现变分自编码器生成新图像。

1. 变分自编码器

变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 融合了神经网络和贝叶斯推理，是无监督学习中最受欢迎的方法之一。在传统的自编码器的编码器和解码器网络基础上，变分自编码器增加了额外的随机层。随机层在编码器网络之后使用高斯分布对数据进行采样，而在解码器网络之后则使用伯努利分布进行采样，变分自编码器可以基于训练数据集的分布生成图像。