作者seasa2016 (文慧)
看板DataScience
標題[問題] vae生成的概念
時間Tue May 1 22:24:51 2018
大家好，小弟近來在研究vae時想到一個問題，我們都知道vae是一個unsupervise的問題，他最大的特點在於他利用了一個gaussian distribution來model embedding layer的行為。
在訓練的時候，透過encoder的機制 可以提供不同的mean 和 variance，因此實際上他embedding layer的gaussian 或許應該說是一個GMM的形式。
我想請問的是，為何最後在做生成使用之時，他可以單單使用一個N(0,I)的gaussian來做生成呢？
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推 lucien0410: 什麼是vae 05/02 01:16
推 tsoahans: 就是要讓他有隨機性吧 不然每次都會生出一樣照片 05/02 01:25
推 tsoahans: 如果你是想問為什麼只用高斯，我想單純只是比較好解 05/02 01:42
→ tsoahans: 也有人用Gaussian mixture取代N(0,I) 05/02 01:42
→ seasa2016: 我後來想通了 感謝 05/02 10:30
推 shortid: 你484在寫lab4 05/02 22:50
推 johnny8376: 我猜是vairational autoencoder 05/04 06:32