1c083af4d798 https://towardsdatascience.com/a-wizards-guide-to-adversarial-autoencoders-part-1- autoencoder-d9a5f8795af4 How to Train? PCA V.S. Auto-Encoders ▪ PCA, which finds the directions of maximal

自编码器 上述的编码器和解码器 2 个子网络均实现在自编码器类 AE 中，我们在初始化函数中 同时创建这两个子网络。代码如下： class AE(nn.Module): # AutoEncoder 模型类 def __init__(self, h_dim): # 传入隐向量长度参数 super(AE, self).__init__() VAE 大类中，在初始化函数中，分别创建 Encoder 和 Decoder 需要的网络层。代码如下： class VAE(nn.Module): # Variational AutoEncoder 模型类 def __init__(self, z_dim): # 传入隐向量长度参数 super(VAE, self).__init__()

D., Zhang, A., Liu, S., Liu, D., ⋯Abdelzaher, T. (2020). Controlvae: controllable variational autoencoder. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning. [Silver et al., 2016]