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人工智能完整词典
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后验推断分布
基于观测数据的潜在变量概率分布，由于精确计算通常难以处理，由VAE编码器进行近似。
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潜在空间先验
为潜在变量选择的先验概率分布，通常是各向同性标准高斯分布N(0, I)，作为正则化器并便于生成采样。
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后验坍缩效应
训练问题，编码器产生的潜在分布几乎与先验相同，忽略输入数据，使解码器无法利用潜在信息进行生成。
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条件变分自编码器
VAE的变体，生成过程以额外信息为条件，如类别标签或属性，集成到编码器和解码器中实现定向控制。
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去噪变分自编码器
VAE的扩展，训练从噪声损坏版本重建干净数据，提升潜在表示的鲁棒性和模型的泛化能力。
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潜在因子解纠缠
目标在于让潜在空间的每个维度编码数据中语义独立且可解释的变化因子，便于生成的控制和可解释性。
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分层变分自编码器
多层级VAE架构，潜在空间分层结构，捕捉不同尺度的抽象，提升复杂数据分布的建模能力。
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摊销变分推断
方法通过神经网络（编码器）学习近似计算任意输入数据的后验分布，避免对每个样本进行昂贵的优化。
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