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【深度学习】VITS中的条件VAE,VAE的隐变量z为何要服从正太分布(2)

文章目录

    • 1. 一般的VAE目标函数推导
    • 2. VITS中的条件VAE目标函数推导

在之前文章https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/140876314中,知道了VAE,知道了由变分推断引出KL散度损失,而VAE还有带条件的VAE,在这里视频里讲到了:
https://www.bilibili.com/video/BV1wU4y1q7po/?vd_source=01d48741bf4b441465aae4f2a5c8e70a

接下来复述一下视频里的带条件VAE理论。

1. 一般的VAE目标函数推导

P ( X ) = ∫ z P ( X ∣ z ) P

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