该论文介绍了一种新的最大似然估计方法，使用变分自编码器来进行盲信道均衡，在符号重构的误差率方面比常数模块均衡器有显著和一致的改进。此外，作者还展示了该方法相对于常数模块算法具有显著的低延迟通道获取的优势。

Mar, 2018

本文提出了一种基于变分推断的自适应盲均衡器，以提高光通信中载波恢复的效率，并通过在低复杂度下估计信道的最大似然来提高其性能和灵活性。作者将变分自编码器（VAE）等均衡器的概念推广到更高阶的调制格式，并通过多种测试环境证明了其优越性。

Apr, 2022

介绍了一种利用变分推断和变分自编码器进行盲通道均衡和解码的新方法，可有效提高插值散在信道和低密度奇偶校验编码传输中误码率的问题。

May, 2019

通过引入第二个参数化的编解码对和一个额外的固定编码器，我们发展了三种 VAE 的变种，并使用神经网络学习编码器 / 解码器的参数来比较这些变种与原始 VAE 的 ELBO 逼近。其中一种变化导致了一个 EUBO，可以与原始 ELBO 一起用于研究 VAE 的收敛性。

Dec, 2022

该研究提出了一种将遗传算法和变分自编码器相结合的进化变分自编码器方法，通过动态生成和更新不确定性权衡学习，解决了现有方法中面临的问题，包括 KL 消失问题和基于深度学习中的早期收敛和随机搜索问题。实验结果表明，与竞争方法相比，eVAE 在文本生成、图像生成质量等方面均有显著改善。

Jan, 2023

本文提出了一种新的变分自编码模型优化标准，推广了标准的证据下界，提供了它们恢复数据分布和学习潜在特征的条件，并在形式上证明了通常出现模糊样本和无信息潜在特征等常见问题的条件。基于这些新的见解，我们提出了一种新的序列化 VAE 模型，可以基于像素逐一重构损失在 LSUN 图像数据集上生成清晰的样本，并提出一种旨在鼓励无监督学习信息潜在特征的优化标准。

Feb, 2017

本文介绍了一种新的变分自编码器 (VAE) 的重构项，它特别惩罚生成模糊图像的能力，同时仍然最大化建模分布下的 ELBO。在三个不同的数据集上展示了该损失函数的潜力，优于 VAE 的几种最近提出的重建损失。

Apr, 2023

本文提供理论和实证证据表明，使用更严格的证据下界（ELBO）可能会降低梯度估计器的信噪比，从而对学习推理网络产生不利影响，并介绍了三种新算法：偏重要性加权自动编码器（PIWAE），乘法重要性加权自动编码器（MIWAE）和组合重要性加权自动编码器（CIWAE）。同时，我们的结果表明，PIWAE 可以同时改善推理和生成网络的训练。

Feb, 2018

该研究利用基于期望最大化算法的训练技术提高 VQ-VAE 模型在 CIFAR-10 数据集上的图像生成结果，并通过知识蒸馏技术，开发出一种非自回归机器翻译模型，其准确性几乎与强贪婪自回归基线变压器相当，但在推理速度上快 3.3 倍。

May, 2018

介绍了变分自编码器（VAE）背后的直觉，解释了其背后的数学原理，并描述了它们的一些经验行为。

Jun, 2016