变分自编码器：高级技术与表征学习

高级变分自编码器架构

实现并批判性评估一系列高级变分自编码器架构，包括 CVAE、VQ-VAE 和分层 VAE。

精密推断方法

应用并分析高级变分推断技术，如 IWAE 和结构化后验方法，以提升 VAE 性能。

解耦表征学习

开发用于学习解耦表征的 VAE 模型，并使用既定指标和理论体系评估其质量。

变分自编码器的数学原理

获得对支配变分自编码器的数学原理的透彻理解，包括 ELBO、重参数化和 KL 散度。

变分自编码器在复杂数据中的应用

调整并实现变分自编码器，用于建模序列、结构化和高维数据，例如文本、图和图像。

混合生成模型

分析并构建结合变分自编码器与其他生成技术的混合模型，如 VAE-GAN，以增强其能力。