1.在VAE生成模型中，它包括推断和生成过程，那么如果通过一个训练集训练好了整个模型，是否可以将生成模型单独使用？也就是z随机生成，隐空间随机，那么生成的数据是可用的吗？生成的数据是有意义的吗？
最简单的办法就是使用mnist生成数据，看生成的是否有规律了。
这个是下列代码生成的结果：
z是通过随机取样获得的，而不是在手写数据中学习到的，结果如下：
效果很一般。
想起来那篇论文是使用生成的数据：
它是给定不同参数生成的数据集的。反正这里就是只要有模型参数，那么就能生成。那么在VAE中，有了模型参数，不就可以随机生成了吗？但是其实图像和RNA-seq是不同的？当然是ok的，但是这样的话就没有什么评价标准了啊。嗯是的。
下面是训练好了模型之后，随机生成z然后进行生成过程：
结果如下：
2.如果用数据集A生成了B和C，那么都是可以的吗？B和C等会因为太过相似而只能选择其中一个吗？
在splat中尝试使用同一个真实数据集，生成两次，使用不同的seed，看是否会生成同样的。
http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/splatter/inst/doc/splatter.html
#我都在想些什么，，好像这没啥用啊。
> set.seed(1) > sce <- mockSCE() > sce #我尝试使用同样的sce那么，生成的数据是一样一样的。 > c0[1:5,1:5] Cell1 Cell2 Cell3 Cell4 Cell5 Gene1 27 54 141 26 107 Gene2 1 25 0 1 0 Gene3 782 738 386 334 130 Gene4 58 16 21 86 6 Gene5 11 24 18 20 34 > c1[1:5,1:5] Cell1 Cell2 Cell3 Cell4 Cell5 Gene1 27 54 141 26 107 Gene2 1 25 0 1 0 Gene3 782 738 386 334 130 Gene4 58 16 21 86 6 Gene5 11 24 18 20 34
当我设置不同的seed时，设置seed为20，然后mock生成的数据集的参数有差异，但是差异不是特别大，
> c2[1:5,1:5] Cell_001 Cell_002 Cell_003 Cell_004 Cell_005 Gene_0001 0 5 7 276 50 Gene_0002 12 0 0 0 0 Gene_0003 97 292 58 64 541 Gene_0004 0 0 0 170 19 Gene_0005 105 123 174 565 1061 > c0[1:5,1:5] Cell1 Cell2 Cell3 Cell4 Cell5 Gene1 27 54 141 26 107 Gene2 1 25 0 1 0 Gene3 782 738 386 334 130 Gene4 58 16 21 86 6 Gene5 11 24 18 20 34
看来生成的数据还是有较大差异的，因为给的参数不同。
3.由1我想到，那么scvi这么复杂，它是怎么训练的呢？训练过程是怎样的？
batch_size为128，然后epoch默认为400，每一次epoch都会完整地训练一次数据：
2-20学习记录————————————
1.稀疏AE
https://blog.csdn.net/u010278305/article/details/46881443
对稀疏AE的主要都是针对特征提取，说它的特征提效果很好。
从这个叙述中，我们可以看出，它主要是针对降维，只有当原始数据x存在的时候，降维才有意义，如果只将生成部分单独拿走，似乎没有什么意义。也就是现有的文章sparseAE都是用来做特征提取的，不是生成。。
https://medium.com/@syoya/what-happens-in-sparse-autencoder-b9a5a69da5c6
在损失函数中所加的另一项是正则化项，（是的，因为dropout就是对神经网络的正则化方法，能够防止过拟合。）
随机失活的直观理解是，如果更少的隐层节点能够达到和原来一样的效果，那么说明这更少的隐层节点已经能够学到真正的特征。
2.VAE的z生成
z的生成我还以为是所有维度都是用同一个μ和σ的，刚才发现不是，z的每一个维度都需要用μ和σ，而这个是从网络中学习输入数据的，所以可能乱编就效果不好。
而且用GAN做数据生成我也不了解啊。