python 变分自编码器

引用中提供了一个简单的Python例子，使用变分自编码器对MNIST手写数字数据集进行压缩和重建。在这个例子中，首先加载了MNIST数据集，并进行了数据预处理。然后定义了编码器部分和解码器部分。编码器部分通过一个Dense层将输入图像压缩为低维的潜在变量，并计算出潜在变量的均值和方差。接下来，通过采样函数对潜在变量进行采样，最后，解码器部分将采样得到的潜在变量解码为重建的图像。这个例子展示了如何使用变分自编码器来实现图像的压缩和重建。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [自编码器、变分自编码器(VAE)简介以及Python实现](https://blog.csdn.net/slx_share/article/details/93048696)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [自编码器-变分自编码器-python案例](https://blog.csdn.net/AdamCY888/article/details/129851237)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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