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变体自动编码器：如“自动编码变体贝叶斯” [Kingma，Welling，2014]中所述，在PyTorch中实现简单VAE的个人实现。-源码
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文件大小: 274kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-20
详细说明：变体自动编码器
Kingma，DP和Welling，M.（2013）对论文“ AutoEncoding Variational Bayes”的个人实现。 该存储库的主要目的是使刚开始使用Variational Autoencoders的人们可以轻松访问本文的实现，而不必研究高度优化且难以搜索的库。
我用原始论文中给出的超参数训练了模型。 潜在维度为3，编码器和解码器的MLP仅具有400个隐藏单元的单个线性层。 增加层数和潜在空间的尺寸会得到更好的结果。
我们使用100个重要性加权样本-122.4084计算得出测试集的对数似然率。
200个历元之后的先前p（z）的样本，z_dim = 3，具有一层（400个单位）的MLP
200个时代之后的重建示例，z_dim = 3，一层（400个单位）的MLP
增加隐藏层的数量和潜在空间的尺寸，可以为我们带来更好的结果。 我考虑所有MLP都有两个分
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