> 技术文档 > 深入详解人工智能数学基础—概率论-KL散度在变分自编码器(VAE)中的应用

深入详解人工智能数学基础—概率论-KL散度在变分自编码器(VAE)中的应用

深入详解人工智能数学基础—概率论-KL散度在变分自编码器(VAE)中的应用

🧑 博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++, C#, Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQL server,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,qt,python等,具备多种混合语言开发能力。撰写博客分享知识,致力于帮助编程爱好者共同进步。欢迎关注、交流及合作,提供技术支持与解决方案。
技术合作请加本人wx(注明来自csdn):xt20160813

深入详解人工智能数学基础—概率论-KL散度在变分自编码器(VAE)中的应用

深入详解人工智能数学基础—概率论-KL散度在变分自编码器(VAE)中的应用

摘要

在人工智能领域,概率论为处理不确定性和数据中的随机性提供了坚实的理论基础。Kullback-Leibler散度(KL散度)作为衡量概率分布间差异的关键工具,在变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)中扮演着至关重要的角色。本文将系统性地探讨概