前言

网上很多关于VAE的教程都包含大量枯燥难懂的数学公式，如果有大佬特别喜欢推导这些公式，很高兴能够附上以下链接。然而，今天只是想简单的谈下自己的理解，只有图片，没有公式。

https://spaces.ac.cn/archives/5253
Introduction to variational autoencoders VAE第二篇
VAE variation inference变分推理清爽介绍
论文:Autoencoding beyond pixels usingALearnedSimilarityMmetric及视频
结合代码讲解VAE-GAN比较透彻的一篇文章
论文引介 | Semi-supervised VAE for Text Classification
variational_autoencoder.py

主要内容

如下图所示，其实VAE的主要思想就是以均值方差计算模块来作为Encoder模块，在训练阶段，Encoder模块把n维训练数据编码成2xm维数据，其中包含m维均值以及m维方差，关于这点，可以看成是在学习训练数据的分布。然后从标准高斯分布中采样m维数据，并和上述编码产生的均值和方差联合计算，从而得出采样变量Z。采样变量Z继续通过Decoder方式来解码还原真实图像。并以此图像作为最终生成结果，和初始图像做损失计算。

通过上述方式，对编码和解码两部分做训练，当训练完成之后，去掉编码部分，这时m维均值和m维方差均已训练结束，为特定值，只需要输入标准高斯分布数据，并和均值方差做运算，最终通过解码器即可生成图像。

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