作者seasa2016 (文慧)
看板DataScience
标题[问题] vae生成的概念
时间Tue May 1 22:24:51 2018
大家好，小弟近来在研究vae时想到一个问题，我们都知道vae是一个unsupervise的问题，他最大的特点在於他利用了一个gaussian distribution来model embedding layer的行为。
在训练的时候，透过encoder的机制 可以提供不同的mean 和 variance，因此实际上他embedding layer的gaussian 或许应该说是一个GMM的形式。
我想请问的是，为何最後在做生成使用之时，他可以单单使用一个N(0,I)的gaussian来做生成呢？
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1F：推 lucien0410: 什麽是vae 05/02 01:16
2F：推 tsoahans: 就是要让他有随机性吧 不然每次都会生出一样照片 05/02 01:25
3F：推 tsoahans: 如果你是想问为什麽只用高斯，我想单纯只是比较好解 05/02 01:42
4F：→ tsoahans: 也有人用Gaussian mixture取代N(0,I) 05/02 01:42
5F：→ seasa2016: 我後来想通了 感谢 05/02 10:30
6F：推 shortid: 你484在写lab4 05/02 22:50
7F：推 johnny8376: 我猜是vairational autoencoder 05/04 06:32