VAE-火炬 VAE和CVAE的Pytorch实施 VAE 为了生成某些东西，例如我们的mnist位数，我们需要找到mnist $ P（X）$的真实分布。 如果找到了，那么我们需要做的就是从$ P（X）$中抽取样本，然后完成所有操作。 但是，我们无法获得$ P（X）$，因此VAE会使用潜在变量来近似$ P（X）$。 $$ P（X）= \ int P（x | z）P（z）$$然后，我们要做的就是从z采样，并使用$ P（x | z）$生成x。 为了训练该$ P（x | z）$并找到合适的Z，我们

流行音乐 PopGen是用PyTorch编写的生成建模工具包。 它旨在提供高质量的参考实现和可重用的组件，重点在于基于可能性的模型和表示学习。 实验范例 包含的VAE示例说明了灵活的后验分布和先验分布可以在高斯基线上得到改善。 vae和vamp架构遵循描述的L = 1 VAE的设置。 vae_vamp_hsnf模型还将K = 4 引入后验分布。 每个模型在动态二值化MNIST上训练了1M步。 使用界和5000个样本来估计边际可能性。 姓名 后部 事先的 对数p（x） vae 对角高斯 标

PyTorch中的深度特征一致变分自动编码器 深度特征一致变分自动编码器的PyTorch实现。 我基于侯宪旭，沉琳琳，孙可，邱国平实施了DFC-VAE。 我使用CelebA数据集训练了该模型。 有关数据集的更多详细信息，请。 安装 克隆此存储库。 建议使用python 3.6。 使用命令pip install -r requirements.txt安装库。 数据集 您需要从上下载CelebA数据集，并按照以下方式进行排列。 . ├── README.md ├── requirements.