Descrição do Prompt

Um diagrama limpo e profissional da arquitetura de deep learning de um Autoencoder Variacional (VAE) é apresentado. À esquerda, uma rede encoder, composta por camadas convolucionais, progressivamente reduz a resolução de uma imagem RGB de 32×32. O encoder produz dois vetores rotulados como “μ(x)” e “σ(x)”. No centro, um bloco de espaço latente ilustra o truque de reparametrização: z = μ + σ ⊙ ε, com ε amostrado de uma distribuição Gaussiana padrão. À direita, uma rede decoder reconstrói a imagem usando uma arquitetura robusta incorporando blocos residuais, módulos de atenção e camadas de upsampling PixelShuffle, aumentando progressivamente a resolução espacial de volta para 32×32×3. Setas indicam o fluxo de dados do encoder para o espaço latente para o decoder. O design é minimalista e plano, com um fundo branco, rótulos claros e um estilo acadêmico, adequado para uma apresentação de aprendizado de máquina.