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我们会得到什么？减法必须发生在潜在空间中。cat_1=var_encoder(X_train[19015,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()cat_2=var_encoder(X_train[7685,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()result=var_decoder(cat_1-cat_2)结果类似于胡须？还真有点像本文中已经介绍了自编码器如何学习数据的低维表示，以及这些潜在表示对于新图像的生成是如何不完美的，至少在传统自编码器的情况下：它们学习的空间难以采样且不连续。还介绍了变分自编码器如何通过向编码器引入随机性并增强损失函数来强制学习连续且有意义的潜在空间来缓解这些问题，从而允许在图像之间进行算术和变形。上面讨论的示例是在具有现成架构的简单数据集上训练的。想象一下实际应用得时候变分自编码器有多么强大！引用：·GeronA.,2019,2ndedition,Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow:Concepts,Tools,andTechniquestoBuildIntelligentSystems,O’Reilly·FosterD.,2019,’Reilly/post/bc1df57b1f1a499c996e92875ec48923本文作者：MichałOleszak特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台*提供信息存储服务。Notice:Thecontentabove。重型亨士乐编码器定制价格亨士乐编码器怎么去使用。 亨士乐编码器
例如：如果对于异常检测来说密度估计是至关重要的，如果有生成模型可以告诉我们一只可能的猫与一只不太可能的猫的样子，我们就可以将这些密度估计传递给下游的异常检测任务，但是GAN是无法提供这样的估计的。自编码器(AE)是一种替代方案。它们相对快速且易于训练、可逆且具有概率性。AE生成的图像的保真度可能还没有GAN的那么好，但这不是不使用他们的理由！有人说：一旦GAN出现，自编码器就已经过时了。这在某种程度上是正确的，但时代在进步GAN的出现让自编码器的发展有了更多的动力。在仔细地研究后人们已经意识到GAN的缺点并接受它们并不总是**适合的模型。，所以目前对自编码器继续进行更加深入的研究。例如，一种被称为矢量量化变分自编码器(VectorQuantizedVariationalAutoEncoder/VQ-VAE)的自回归AE声称可以生成与GAN的质量相匹配的图像，同时不会有GAN的已知缺点，例如模式崩溃和缺乏多样性等问题。使用VQ-VAE-2生成多样化的高保真图像”（链接：arXiv：）在论文中，作者通过生成渔民图像将他们的AE模型与DeepMind的BigGAN进行了比较。可以看到AE生成的图像之间还是有多少变化的。另外，在自编码器领域另一个令人兴奋的研究的例子是VAE/GAN。
变分自编码器（Variationalautoencoder）或称VAE，通过引入随机性和约束潜在空间以便更容易从中采样来解决上面讨论的问题。要点：变分自编码器将随机性引入模型并限制潜在空间。要将传统自编码器转换为变分自编码器，只需要调整编码器部分和损失函数。让我们从***步开始。变分编码器变分编码器不是将输入图像映射到潜在空间中的一个点，而是将其映射到一个分布中，准确地说是多元正态分布（multivariatenormaldistribution）。多元正态分布是将单变量正态分布扩展到更多维度。就像单变量正态分布由两个参数描述：均值和方差，多元正态分布由两个参数向量描述，每个参数的长度等于维数。例如，2D法线将有一个包含两个均值的向量和一个包含两个方差的向量。如果分布的许多维度是相关的，则会出现额外的协方差参数，但在VAE中，假设所有维度都是**的，这样所有协方差为零。为了将输入图像编码为潜在空间中的低维度表示，将从多元正态分布中对其进行采样，其参数（均值和方差）将由编码器学习。这样潜在空间将用两个向量来描述：均值向量和方差向量。本文的例子中将这两个向量都设为576维，以匹配之前构建的编码器，后者编码为3x3x64=576维空间。亨士乐编码器精越怎么样、。
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