🌟变分自编码器(VAE)代码_vae batchnorm✨

最近在研究深度学习中的生成模型，特别是变分自编码器（VAE）。VAE是一种强大的工具，可以用来生成新的数据样本，比如图像或音频。这次尝试加入了Batch Normalization（批归一化），希望提升模型的稳定性和训练速度。.Batch Norm能让每一层网络的输入具有相似的分布，减少内部协变量偏移问题，从而加速收敛。

我在TensorFlow中实现了这个模型。代码主要分为三部分：编码器 Encoder、解码器 Decoder 和损失函数计算。Encoder 将输入数据压缩为潜在空间的均值和方差；Decoder 则负责从潜在空间生成新数据。通过最小化重构误差与KL散度之和，模型学会了如何有效地表示数据。

目前正在进行调试优化，期待看到更好的生成效果！如果你也对VAE感兴趣，不妨一起探讨交流吧～💬

深度学习 机器学习 VAE BatchNorm