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大数据文摘授权转载自数据分析及应用 随着Sora、diffusion等模型的大热，深度生成模型再次成为了研究的焦点。这类模型，作为强大的机器学习工具，能够从输入数据中学习其潜在的分布，并生成与训练数据高度相似的新样本。其应用领域广泛，包括计算机视觉、密度估计、自然语言和语音识别等，为无监督学习提供了新的思路和方法。 本文将对几种常用的深度生成模型进行详细介绍，分析不同生成模型的原理差异及联系：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） VAE是在自编码器的基础上，融合了变分推断和贝叶斯理论，旨在学习一个能够生成与训练数据相似样本的模型。VAE假设隐变量遵循某种先验分布（如标准正态分布），并通过编码器将输入数据
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