PyTorch＋Google ColabでVariational Auto Encoderをやってみた - Qiita

潜在変数は64個で表現しました。平均（μ）と対数分散（σ）は活性化関数なしの線形活性化関数です。コード全体はこちらになります。 コード：https://gist.github.com/koshian2/64e92842bec58749826637e3860f11fa また本実装はPyTorchのVAEの例、CNNのVAEのPyTorchの例を参考にしました。各リポジトリは以下の通りです。 https://github.com/pytorch/examples/tree/master/vae https://github.com/sksq96/pytorch-vae 理論的な話 自分が説明するより詳しい説明がネットにいっぱいあるので、そちらを参照してください。直感的な説明ならKerasのブログがわかりやすいです。 Building Autoencoders in Keras https://