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.输出
VAE 跟GAN的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量 Z 生成目标数据 X 的模型，但是实现上有所不...
Encoder: 将图像作为输入，并将其转换为潜在特征空间的低维度表示 Decoder: 将低纬度特征表示作为输入，...
GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据,试图欺骗判别器;而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。两者通过对抗性训练不断优化,最终生成器能够生成逼真的数据。 变分自编码器——VAEs 变分自编码器(Variational Autoencoders, VAEs)是生成式AI的另一核心技术。
也就是说，AR 模型可以生成高分辨率的图像，而无需预测图像中的全部像素。 我们假设减少编码的序列长度...
第三，基于Transformer的方法利用交叉注意力来合并多视图特征。虽然它们在3D对象检测中表现有效，但将其...
并不会直接输出原始数据的隐式表示，而是会输出从原始数据提炼出的均值和标准差。
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
马斯克根本没搞清楚diffusion和transformer的概念。事实上这两个根本就不是同一个层面的概念。diffusion模型是把噪声分布映射到某个特定分布的过程,基于这个过程的模型为diffusion模型,其和GAN、VAE、flow-based model等才是同一层面的概念。transformer是基于attention的模型,跟基于卷积的CNN是同一层面的概念。