趋近智
变分自编码器：高级技术与表征学习
章节 1: 概率生成模型与表示学习的基本原理
概率模型：高级视角
隐变量模型：理论与公式化
表示学习的基本原理
评估表示质量：衡量指标与方法
重温自编码器：生成任务的局限性
表征学习中的信息论
章节 2: 变分自编码器：数学原理
VAE推导：变分推断
证据下界 (ELBO) 公式
重参数化技巧
VAE中的KL散度：作用与解释
VAE 编码器和解码器网络设计
常见 VAE 训练问题
VAE目标函数分析
VAE 实现与诊断：动手操作
章节 3: VAE 进阶架构与改进
用于可控生成的条件变分自编码器 (CVAE)
用于复杂数据结构的层次化 VAE
向量量化变分自编码器 (VQ-VAE)
变分自编码器中的自回归解码器
灵活先验和后验的归一化流
用于解耦表示的Beta-VAE
FactorVAE 和总相关性 VAE (TCVAE)
动手实践：实现高级VAE架构
章节 4: VAE中的推断方法与摊销
摊销变分推断：优点与局限
平均场近似的局限性
VAE 中的结构化变分推断
重要性加权自编码器 (IWAE)
辅助变量与半分摊变分推断
使用隐式模型的变分推断
对抗变分贝叶斯 (AVB)
实践：实现IWAE和进阶推断
章节 5: 解耦表示学习与变分自编码器 (VAEs)
定义解耦：公式化与难题
解耦量化指标
KL正则化对解耦的影响
信息瓶颈理论与用于解耦的VAEs
解耦的对抗训练
解耦的群论方法
解耦表示学习中的识别问题与局限
动手实践：训练与评估解耦变分自编码器
章节 6: VAEs在处理序列和结构化数据中的应用
循环变分自编码器 (RVAE) 用于时间序列建模
序列VAE的注意力机制
图VAEs用于结构化数据表示学习
自然语言处理中的 VAE
视频与动态系统中的时序变分自编码器
状态空间模型与变分自编码器的关联
实践：为序列数据实现VAE
章节 7: VAE的进阶议题与应用拓展
使用变分自编码器（VAE）的半监督学习
VAEs在异常和分布外数据检测中的应用
生成对抗网络 (GANs) 对比 变分自编码器 (VAEs)：一项比较分析
混合模型：VAE-GAN与对抗式自编码器 (AAE)
VAE在基于模型的强化学习中的应用
去噪VAE与输入扰动鲁棒性
变分自编码器（VAE）的优化进阶策略
动手实践：实施 VAE-GAN 混合架构
图VAEs用于结构化数据表示学习
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- Variational Graph Auto-Encoders, Thomas N. Kipf, Max Welling, 2016 Bayesian Deep Learning Workshop (NIPS 2016) DOI: 10.48550/arXiv.1611.07308 - 介绍了变分图自动编码器（VGAE）模型，这是学习图中节点潜在表示和链接预测任务的核心方法，如本节所述。
- Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks, Thomas N. Kipf, Max Welling, 2017 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1609.02907 - 介绍了图卷积网络（GCN）架构，这是图 VAEs 中编码器的常见选择，也是许多图神经网络模型的构建模块。
- GraphRNN: Generating Realistic Graphs with Deep Generative Models, Jiaxuan You, Zhitao Ying, Xiang Ren, William Hamilton, Jure Leskovec, 2018 International Conference on Machine Learning (ICML) DOI: 10.48550/arXiv.1802.09459 - 一项使用自回归循环神经网络生成完整图的重要工作，展示了如何调整 VAEs 来合成复杂的图结构。
- Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications, Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyu Chen, Ming Ding, Shuai Sun, Tianyu Li, Jie Tang, 2021 AI Open, Vol. 1 (Elsevier) DOI: 10.1016/j.aiopen.2021.01.001 - 对各种图神经网络（GNN）架构及其应用进行了广泛综述，为图VAE框架中使用的GNN组件提供了额外背景。