【神经网络与深度学习】VAE 中的先验分布指的是什么

VAE 中的先验分布是什么?

变分自编码器(VAE) 中,先验分布指的是对潜在空间中随机变量的概率分布假设。通常情况下,VAE 设定潜在变量服从 标准正态分布 ( N(0, I) ),其中 ( 0 ) 代表均值为零的向量,( I ) 为单位协方差矩阵。

选择标准正态分布作为先验分布的原因主要有以下几点:

  • 数学上的便利性:标准正态分布具有良好的数学性质,计算和推导更加简洁,便于模型的优化和训练。
  • 结构化的潜在空间:这种假设能够促使模型学习到更加通用、稳定的潜在表示,使数据在潜在空间中呈现出合理的结构和规律。
  • 有利于数据生成与特征提取:通过标准正态分布作为先验,VAE 能够充分利用潜在空间的连续性,使得模型可以有效地进行数据建模、生成任务,并支持潜在空间的插值和特征操作。

总的来说,先验分布在 VAE 中起到了约束和规范潜在空间结构的作用,使模型能够更稳定地学习数据分布,并生成高质量样本。

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