智谱版Sora开源爆火：狂揽4K Star，4090单卡运行，A6000可微调

知觉或感知是外界刺激作用于感官时，脑对外界的整体的看法和理解，为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中，也可看作一组程序，包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同，知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

变分自编码器可用于对先验数据分布进行建模。从名字上就可以看出，它包括两部分：编码器和解码器。编码器将数据分布的高级特征映射到数据的低级表征，低级表征叫作本征向量（latent vector）。解码器吸收数据的低级表征，然后输出同样数据的高级表征。变分编码器是自动编码器的升级版本，其结构跟自动编码器是类似的，也由编码器和解码器构成。在自动编码器中，需要输入一张图片，然后将一张图片编码之后得到一个隐含向量，这比原始方法的随机取一个随机噪声更好，因为这包含着原图片的信息，然后隐含向量解码得到与原图片对应的照片。但是这样其实并不能任意生成图片，因为没有办法自己去构造隐藏向量，所以它需要通过一张图片输入编码才知道得到的隐含向量是什么，这时就可以通过变分自动编码器来解决这个问题。解决办法就是在编码过程给它增加一些限制，迫使其生成的隐含向量能够粗略的遵循一个标准正态分布，这就是其与一般的自动编码器最大的不同。这样生成一张新图片就比较容易，只需要给它一个标准正态分布的随机隐含向量，这样通过解码器就能够生成想要的图片，而不需要给它一张原始图片先编码。

在数学和统计学裡，参数（英语：parameter）是使用通用变量来建立函数和变量之间关系（当这种关系很难用方程来阐述时）的一个数量。

在数学优化，统计学，计量经济学，决策理论，机器学习和计算神经科学等领域，损失函数或成本函数是将一或多个变量的一个事件或值映射为可以直观地表示某种与之相关“成本”的实数的函数。

噪音是一个随机误差或观测变量的方差。在拟合数据的过程中，我们常见的公式$y=f(x)+\epsilon$中$\epsilon$即为噪音。 数据通常包含噪音，错误，例外或不确定性，或者不完整。 错误和噪音可能会混淆数据挖掘过程，从而导致错误模式的衍生。去除噪音是数据挖掘（data mining）或知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）的一个重要步骤。