变分自编码器(VAE)是一种基于概率的生成模型,它通过学习输入数据的潜在表示来生成新的数据。VAE的核心组成包括两个主要部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。 编码器:VAE的编码器负责将输入数据映射到一个潜在空间(latent space)中的表示。这一过程涉及到了概率分布的估计,通常是假设潜在空间遵循高斯分布。 解码...
深入比较变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）在生成模型领域的应用与性能 首先回顾VAE与GAN的基础概念。VAE采用概率方法，学习数据的潜在表示，通过编码器与解码器生成新数据。而GAN通过生成器与判别器的对抗过程，生成与真实数据相似的样本。VAE生成数据通过潜在空间的分布参数，随机采样后解码；GAN则...