3.应用领域不同 VAE和GAN主要用于生成模型的领域,如图像生成、风格迁移等。而Transformer则广泛应用于自然语言处理(NLP)领域,如机器翻译、语言模型等。 4.学习方式不同 VAE和GAN都是无监督学习的方法,它们通过学习数据的潜在分布来生成新的数据。而Transformer则通常用于有监督学习,需要大量的标注数据进行训练。 5.输...
Transformer 是模型结构,和 CNN/RNN/GNN 这些是并列的。 VAE/GAN 是生成模型的范式,讲的是如何训练出可以从中采样的模型。和它并列的是自回归模型、流模型等。没猜错的话,你说的 Transformer 应该指的是将 p(x) 链式分解为一系列 p(xi|x
VAE、GAN和Transformer都是由编码器和解码器组成的模型，但是它们的输入输出、隐变量、目标函数都有不同。
向量量化（Vector quantization，VQ）已经成为自回归（AR）模型生成高分辨率图像的一种基本技术，具体来说...
GAN的目标函数则是最小化生成器和判别器之间的对抗损失。而Transformer的目标是最小化预测目标和实际结果之间的差异。 3.应用领域不同 VAE和GAN主要用于生成模型的领域,如图像生成、风格迁移等。而Transformer则广泛应用于自然语言处理(NLP)领域,如机器翻译、语言模型等。 4.学习方式不同 VAE和GAN都是无监督学习的...
VAE的目标函数是最大化数据的边际似然度,并对隐变量进行约束。GAN的目标函数则是最小化生成器和判别器之间的对抗损失。而Transformer的目标是最小化预测目标和实际结果之间的差异。 3.应用领域不同 VAE和GAN主要用于生成模型的领域,如图像生成、风格迁移等。而Transformer则广泛应用于自然语言处理(NLP)领域,如机器翻译...
自动编码器（确定性）与变异自动编码器（概率性）的区别。在实践中，编码的分布被选择为正态分布，这样...
故而在实际的算法运行流程中，Encoder负责输出均值和标准差，损失函数保证均值和标准差是符合某种类正态...
的模型，但是实现上有所不同。更准确地讲，它们是假设了隐变量 Z 服从某些常见的分布（比如正态分布或...