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变分自编码器 (VAE)
一种生成式神经网络架构，学习输入数据的概率性潜在表示，通过从该潜在空间采样来生成新样本。
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证据下界 (ELBO)
VAE中的最大化目标，表示数据边际对数似然的下界，平衡重构和潜在空间正则化。
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近似后验分布 (q(z|x))
由编码器参数化的分布，在VAE框架中近似给定输入数据的真实潜在变量后验分布。
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后验坍塌
VAE中的一个问题，学习的潜在分布变得与先验分布相同，使编码器失效并生成低质量样本。
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先验分布 (p(z))
为VAE中潜在变量选择的概率分布，通常是标准高斯分布N(0, I)，作为潜在空间的正则化器。
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反卷积自编码器
VAE的一种变体，在解码器中使用反卷积层来生成结构化数据（如图像），更好地保留空间关系。
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因子解纠缠
期望的特性，即VAE潜在空间的每个维度捕获生成数据中语义上独立的变异因子。
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潜在变量层次结构
高级VAE架构，使用多级潜在变量来捕获数据中不同抽象尺度的特征。
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变分自编码器中的标准化流
集成标准化流变换以增强先验分布或近似后验分布的灵活性，提高变分自编码器的生成质量。
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