千万IP创科普丨必知！5大深度生成模型！

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转自 算法进阶 随着Sora、diffusion、GPT等模型的大火，深度生成模型又成为了大家的焦点。 深度生成模型是一类强大的机器学习工具，它可以从输入数据学习其潜在的分布，进而生成与训练数据相似的新的样本数据，它在计算机视觉、密度估计、自然语言和语音识别等领域得到成功应用, 并给无监督学习提供了良好的范式。 本文汇总了常用的深度学习模型，深入介绍其原理及应用：VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）、AR（自回归模型 如transformer）、Flow（流模型）和Diffusion（扩散模型） VAE（变分自编码器） 算法原理 ： VAE是在自编码器（Autoencoder）的基础上，结合变分推断（Variational Inference）和贝叶斯理论提出的一种深度生成模型。VAE的目标是学习一个能够生成与训练数据相似样本的模型。它假设隐变量服从某种先验分布（如标准正态分布） ………………………………