18011368104
028-67343886
VAE生成模型
VAE生成模型
0人学过
5 分
点播200积分
加入购物车
课时1:VAE生成模型-1
00:46:26
课时2:VAE生成模型-2
00:46:58
课时3:VAE生成模型-3
00:46:45
课时4:VAE生成模型-4
00:48:48
给课程打分
好评
0 / 1000
0条评论
默认最新
- 1
页
1条评论
默认最新

186****6812
2025-05-04 回复 0
所属课时:VAE生成模型-4
一、核心原理 基本目标 VAE在自编码器(AE)基础上扩展,旨在生成符合原始数据分布的新样本,而非仅实现降维。 关键假设 每个样本 Xk 对应一个专属正态分布 p(Z∣Xk )(后验分布)。隐变量 Z 的生成需通过采样,而非直接编码,避免模型退化为普通AE。 正则化约束 强制所有后验分布 p(Z∣X) 向标准正态分布 N(0,1) 对齐,通过KL散度损失实现:防止方差趋零(避免噪声失效)。保证隐 ... 阅读全文
- 1
页
课程介绍
课程目录
课程评价
课程笔记
高校人工智能学科共建

人工智能算法定制

人工智能算法工程师培训

人工智能证书考试

人工智能项目合作

人工智能课程证书合作

企业人工智能技术内训

高校人工智能实验室共建

留下联系方式,我们将尽快和您联系!