### Содержание


* Часть 1: [ Введение ][1]
* Часть 2: [ _Manifold learning_ и скрытые (_latent_) переменные ][2]
* **Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (_VAE_)**
* Часть 4: _Conditional VAE_
* Часть 5: _GAN_ (Generative Adversarial Networks) и tensorflow
* Часть 6: _VAE_ + _GAN_

В [ прошлой части ][3] мы уже обсуждали, что такое скрытые переменные, взглянули на их распределение, а также поняли, что из распределения скрытых переменных в обычных автоэнкодерах сложно генерировать новые объекты. Для того чтобы можно было генерировать новые объекты, пространство _скрытых переменных_ (_latent variables_) должно быть предсказуемым.

**_Вариационные автоэнкодеры_** (_Variational Autoencoders_) — это автоэнкодеры, которые учатся отображать объекты в заданное скрытое пространство и, соответственно, сэмплить из него. Поэтому _вариационные автоэнкодеры_ относят также к семейству генеративных моделей.

![][4]
[Читать дальше →][5]

[1]: https://habrahabr.ru/post/331382/
[2]: https://habrahabr.ru/post/331500/
[3]: https://habrahabr.ru/post/331500/
[4]: https://habrastorage.org/web/725/94b/5de/72594b5de85e4e58a0ae071bf2ab2ca7.png
[5]: https://habrahabr.ru/post/331552/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut