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英文字典中文字典相关资料:

各种生成模型vae gan diffusion有什么独特之处？分别擅长在什么方面使用？ - 知乎
VAE：使用变分推断 [1] 将标准正态分布变换到目标分布的概率图模型。相较于GAN易于训练，但也有后验崩塌问题，同时由于ELBO只是目标分布对数似然的一个下界，因此VAE的生成结果通常会比较模糊。
VAE（变分自动编码器）优势在哪里？ - 知乎
若只是为了提取中间隐层信息（作降维用），VAE（变分自动编码器）相比AE（自编码器），DAE（降噪自动编码…
VAE、GAN 这种生成模型和 transformer 有什么区别？
VAE、GAN 这种生成模型和 transformer 有什么区别？想问问为什么在分子生成中大部分选择使用VAE、GAN这种生成模型，而不使用transformer进行生成，这两种直接有什么本质的区别吗？ transfo… 显示全部关注者 168
GAN 和 VAE 的本质区别是什么？为什么两者总是同时被提起？
最后说一下比较有意思的事： VAE、GAN、Flow (NICE)三种模型都是2013-2014年提出来的（VAE是13年放到arXiv上的，后来中了NIPS；GAN也同时中了NIPS，而NICE最早是14年的一个ICLR workshop）。最后的发展情况是：GAN最火，VAE次之，Flow模型似乎总是要火不火。
为什么vae效果不好，但vae+diffusion效果就好了？ - 知乎
为什么vae效果不好，但vae+diffusion效果就好了？ vae本身生成图像模糊，说明encoder、decoder以及中间的隐层表示没有学到本质的东西。 SD在训练时又把VAE冻结了，为什么在隐层用diffu… 显示全部关注者 940 被浏览
如何理解variational autoencoder中sampling的过程？ - 知乎
Sampling的确是Variational Autoencoder (VAE) 中比较难以理解的一步，这里简单谈一下我个人的理解。直观解释： Sampling是因为优化的目标函数ELBO中含有一个期望项 \mathbb {E}_ {q (\mathbf {z}|\mathbf {x})}\left [\log p (\mathbf {x}|\mathbf {z})\right] ，这一项比较难求，因此采用sampling的方式近似求解这个期望。完整解释
Latent Diffusion中VAE的kl weight该如何选择？ - 知乎
在Latent Diffusion中，VAE里KL散度（KL divergence）权重（weight）的选择很关键。当KL散度权重较大时，例如在1e - 4或1e - 5这样的值： - 潜在空间分布：模型会更倾向于让潜在空间的分布接近先验分布（通常是标准正态分布）。
如何评价Google Brain 团队的Wasserstein Auto-Encoder？ - 知乎
表征学习领域的进展，最初由监督学习推动，基于大量标注过的数据集取得了令人印象深刻的结果。另一方面，无监督学习长期以来一直基于概率方法处理低维数据。近几年来，这两种方法呈现出一种融合的趋势。变分自动编码器（variational auto-encoders），简称 VAE，属于无监督学习方法，却能处理
许嵩vae这艺名是什么由来啊？ - 知乎
Vae不止是在Diss曲目上有所建树，其它主题的rap歌曲也是获得了认可的。 2007年2月17日，Vae发布了《朝舞》，这首歌邀请到了乱感觉的队友大V李毅杰合作，而另一位合作嘉宾则是天王星的呆宝静。能和呆宝静合作，也说明了Vae的rap水平必然是在平均水准之上的。
变分自编码器vae的问题？ - 知乎
VAE的本质是对一个含隐变量的函数进行密度估计，我们不妨从这里入手，来看看VAE的推导。本文需要读者对极大似然估计、KL散度、高斯混合模型、EM有一定的初步了解。本文尽量将复杂的数学推导简化，涉及的变换只有贝叶斯定理和一些简单的对数、积分运算。

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