reference: http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885 近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）[1,2] 和 GAN（Generative Adversarial Networks） 等模型，受到越来越多的关

以下将分为6个部分介绍: vae结构框架vae与ae区别提及一下为什么要采样如何优化vae应用vae生成/抽象看待vae学习 1.框架: 先来看一下VAE的结构框架,并先预告一下结论: VAE 包括 encoder （模块 1）和 decoder（模块 4） 两个神经网络。两者通过模块 2、3 连接成一个大网络。利益于 reparemeterization 技巧，我们可以使用常规

以下将分为4个部分介绍: ae基本概念ae训练方式ae特征如何做分类ae变体 1)先来理解autoencoder的基本概念: 自动编码器其实可以理解为是一种尽可能复现输入信号的神经网络,也可以认为自动编码器是可以像pca那样找到可以表征信息的主要成分,只不过这个过程是通过学习得到的. Encoder的过程,按照理论上来说这个code其实就是包含了事物丰富的表征信