VAE-pytorch:VAE的pytorch实施

Python

VAE-火炬 VAE和CVAE的Pytorch实施 VAE 为了生成某些东西，例如我们的mnist位数，我们需要找到mnist $ P（X）$的真实分布。如果找到了，那么我们需要做的就是从$ P（X）$中抽取样本，然后完成所有操作。但是，我们无法获得$ P（X）$，因此VAE会使用潜在变量来近似$ P（X）$。 $$ P（X）= \ int P（x | z）P（z）$$然后，我们要做的就是从z采样，并使用$ P（x | z）$生成x。为了训练该$ P（x | z）$并找到合适的Z，我们将定义$ P（z | x）$。 $$ P（Z）= \ int P（z | x）P（x）$$此外，为了进行采样，VAE在$ P（z | x）$上施加了一些约束，并使其成为正态分布$ N（0，1）$。然后我们有$$ P（Z）= \ int P（z | x）P（x）= N（0，1）\ int P（x\uff09=

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