基本信息
文件名称：清华大学《机器学习》ppt课件 17-深度生成模型2.pptx
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总页数：13 页
更新时间：2025-06-25
总字数：约小于1千字
文档摘要
深度生成模型深度生成模型概述生成对抗网络（GAN）变分自编码器深度扩散模型归一化流模型
3.变分自编码器VAE由I.I.D.数据集通过分解：通过给出的假设：学习得到：等价得到：
在实际生成模型中，可用神经网络分别表示?变分自编码器VAE概率编码器：aprobabilisticencoder概率解码器：aprobabilisticdecoder
似然函数的分解和代理目标函数EvidenceLowerBound(ELBO)证据下界：最大化ELBO，替代最大似然
证据下界更方便的“分解形式”
变分自编码器的假设条件概率编码器其