《星月神話》的歌詞如下：
歌名：《星月神話》
歌手：金莎
發行時間：2013-05-29
填詞：金莎
譜曲：金莎
歌詞：
我的世界
變得奇妙更難以言喻
還以為
幸福在遠方
模糊的唱著
模糊的跟著和
今天起
我又將開始一個人孤單旅程
今天起
我又將進入沒有你的陌生
啊 啊 啊 啊
這就是我的選擇
不怕犧牲
我要陪你走到世界的盡頭
愛你到永久
放任愛的自由
因為我要你的更多
因為我要愛的更多
一個人勇敢的飛翔
迷失的方向迎接另一出浪漫
就算世界改變了我對愛的執著
永恆的星光是我的方向牌
我知道的不要說是真的了了事罷了
守住金鐘的魔戒沒人懂得防備可貴(love you) 愛不離不棄海枯石爛是你諾言不算什麼的有你對我撒什麼嬌愛我在當下 很貼近你啊愛你讓心最亮的燈塔更寬更廣大我相信星光能讓一個人奮發至少看得很遠不是嗎放心下押 戀愛觀像個偵探犀利獨特的理由 別把最真實的溫柔鎖進角落然後閃躲問號 無邪灑脫 還算是快樂分分鐘怕輸所以我才不敢接觸哪能放棄選擇一人 便自在不少 其實我更自由 愛不該是這樣嗎說穿了謊話 自己愛自己好過什麼回答明知愛情就像星辰宿命自會點化基於卷積神經網路的變分自編碼器(VAE)的詳細步驟包括哪些？
基於卷積神經網路的變分自編碼器（VAE）是一種深度學習模型，主要用於生成數據，同時還能學習數據的潛在表示。以下是基於卷積神經網路的變分自編碼器的詳細步驟：
1. 編碼階段：卷積神經網路對輸入數據進行卷積、池化等操作，提取特徵。接著，全連線層將這些特徵壓縮成低維表示。這個過程類似於自編碼器中的編碼器。
2. 生成階段：在編碼階段得到的低維表示上套用非線性激活函式（如ReLU），並套用反卷積網路（deconvolution）進行解碼，將低維表示恢復成原始的高維數據。這個過程類似於自編碼器中的解碼器。
3. 潛在空間表示學習：在生成階段中，我們使用一種特殊的損失函式來學習數據的潛在表示。這種損失函式通常基於變分保真（variational lower bound）或類似的方法，它能夠估計出由編碼器得到的低維表示所代表的數據分布與真實數據分布之間的差距。這種差距通常被視為一種損失，用於最佳化模型。
4. 最佳化：使用最佳化算法（如Adam）來最小化損失函式，最佳化模型參數。這個過程會逐步改進模型的性能，使得生成的樣本越來越接近真實數據。
5. 生成樣本：一旦模型參數被最佳化，就可以使用模型生成新的樣本。生成的樣本通常會與真實數據有一定的差異，但它們可以被視為潛在空間的近似表示。
6. 評估和調整：可以通過一些評估指標（如重建誤差、生成樣本的質量等）來評估模型的性能，並根據需要進行調整。例如，可以通過調整模型的架構、最佳化算法的參數、超參數等來改進模型的性能。
需要注意的是，上述步驟只是一個大致的概述，實際操作中可能需要根據具體任務和數據集進行調整和最佳化。同時，由於變分自編碼器需要較高的計算資源，因此在訓練過程中可能需要使用一些加速技術（如分散式訓練）來提高訓練速度。