当涉及到AI作画算法时，主要的方法包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、神经风格迁移（Neural Style Transfer）等。下面我将详细介绍每个组成部分的原理，并给出数学公式和代码讲解。
「本文概览」今天给大家介绍一篇VAEs用于推荐系统召回侧的文章，论文题目
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2022-08-06 00:06:43
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变分自编码器 (VAEs) 简介
介绍
变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）是一类生成模型，致力于学习数据的潜在表示。在传统自编码器的基础上，VAEs 引入了概率建模方法，使得生成的数据更具连续性和多样性。VAEs 特别适合生成自然图像、语音样本及其他高维数据。
应用使用场景
图像生成：生成新图像或进行图像插值。
语音生成：构建语音合成系统。
异常检测：通
使用编码器/解码器架构 [1] 的想法为生成建模找到了新的相关性，随着变分自编码器（VAEs）[67] 和生成对抗网络（G
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