基于云变换的深度变分自编码器构建方法、装置和设备

本申请实施例提供一种基于云变换的深度变分自编码器构建方法、装置和设备。应用于机器学习技术领域，该方法通过获取原始数据集，对原始数据集进行数据清洗和归一化处理，得到预处理后的数据；将预处理后的数据输入至编码器进行特征提取，得到第一数据特征，第一数据特征用于指示原始数据的数据分布；利用云模型对第一数据特征进行分析处理，得到第二数据特征，第二数据特征用于指示云模型根据第一数据特征学习到的数据分布；对第二数据特征进行采样处理，输出目标特征向量，通过解码器根据目标特征向量输出目标数据集，增强了变分自编码器的稳定性，提高了生成样本的质量和多样性。