2019年2月26日 · vae的关键思想是将输入数据视为从潜在空间中采样的结果。潜在空间是一个多维空间，每个点都对应着一个可能的数据样本。vae的目标是学习如何映射输入数据到潜在空 …

In machine learning, a variational autoencoder (VAE) is an artificial neural network architecture introduced by Diederik P. Kingma and Max Welling. [1] It is part of the families of probabilistic …

2025年3月4日 · Variational Autoencoders (VAEs) are generative models in machine learning (ML) that create new data similar to the input they are trained on. Along with data generation they …

\quad Neural Process VAE（神经过程VAE） 概述：结合了神经过程（Neural Processes）和VAE的特点，旨在处理不确定性和复杂数据分布，特别适合于建模序列数据或函数。 原理： …

变分自编码器 （Variational Autoencoder, VAE）是一种生成式 深度学习 模型，通过结合自编码器架构与变分推断方法，能够在不依赖复杂采样过程的情况下，学习高维数据的潜在表示。 …

2022年4月26日 · Variational autoencoders (VAEs) are generative models used in machine learning (ML) to generate new data in the form of variations of the input data they’re trained …

2025年1月9日 · 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种特殊的神经网络架构，它结合了传统的自动编码器（Autoencoder）思想和概率图模型的概念。 通俗来说，VAE尝试学习 …

变分自编码器 （Variational auto-encoder，VAE）是一类重要的 生成模型 （generative model），它于2013年由Diederik P.Kingma和Max Welling提出 [1]。 2016年Carl Doersch写 …

VAE（Variational Autoencoder）是由 Kingma 和 Welling 在 2013 年提出的，它基于概率图模型，采用变分推断来进行自编码器的训练。 VAE 与传统自编码器的最大不同在于它引入了概率 …

2016年6月19日 · In just three years, Variational Autoencoders (VAEs) have emerged as one of the most popular approaches to unsupervised learning of complicated distributions. VAEs are …