Vae意思

VAE 是 Variational Autoencoder 的縮寫，它是一種深度學習模型，結合了變分推斷和自動編碼器的概念。自動編碼器是一種神經網路，它的目的是學習數據的表示，以便能夠重構輸入數據。變分推斷是一種機率模型中的推斷方法，它用於估計後驗分布。

在 VAE 中，自動編碼器被用來學習數據的潛在表示，同時使用變分推斷來近似後驗分布。具體來說，VAE 包括一個編碼器網路，它將數據映射到一個潛在空間，以及一個解碼器網路，它將潛在空間中的向量映射回數據空間。編碼器網路輸出一個潛在變數分布，然後從中採樣得到潛在向量，再輸入到解碼器網路中。

VAE 的目標是通過最大化數據的可能性來學習潛在表示，這可以通過最小化對數機率的負數來實現，即通過最小化以下損失函式來實現：

[ \mathcal{L}(\theta, \phi) = -\mathbb{E}{q\phi(z|x)}[\log p\theta(x|z)] + \text{KL}(q\phi(z|x) | p(z)) ]

其中，$q\phi(z|x)$ 是編碼器生成的潛在變數分布，$p\theta(x|z)$ 是解碼器生成的數據分布，$p(z)$ 是潛在變數的先驗分布，$\theta$ 和 $\phi$ 是模型的參數，$\text{KL}$ 表示KL散度。

VAE 有很多套用，例如生成模型、數據壓縮、異常檢測等。