德国西克编码器适配器

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由于A、B两相相差90度，可通过比较A相在前还是B相在前，以判别编码器的正转与反转，通过零位脉冲，可获得编码器的零位参考

分自编码器（VAE）是重要的生成式模型。与生成式对抗网络（GAN）类似，VAE也可以被用来生成逼真的图像和文本信息，但VAE的思想却与GAN有很大的区别。本文介绍Arxiv上的一篇93页VAE导论，该导论包含大量的公式推导和图示。

近几年来，生成式对抗网络（GAN）吸引了大量科研人员和工程师的关注。然而除了GAN，变分自编码器（VAE）也是这几年较为火热的重要的生成式模型。与GAN的利用生成器和判别器进行对抗的思路不同，VAE的核心组件是自编码器和KL散度约束。

本文介绍Arxiv上的《An Introduction to Variational Autoencoders》（《变分自编码器导论》），其大致内容如下：

• 简介

  • 动机

  • 目的

  • 概率模型和变分推断

  • 基于神经网络的参数条件分布

  • 有向图模型和神经网络

  • 神经网络全观察模型的学习

  • 深度隐变量模型的学习和推断

  • 难解性

• 变分自编码器

  • 编码器和近似后验

  • 证据下界（ELBO）

  • 基于随机梯度的ELBO优化

  • 重新参数化技巧

  • 分解的高斯后验

  • 边缘似然的估计

  • 边缘似然和ELBO作为KL散度

  • 挑战

  • 相关的之前的和当前的工作

干扰