深度生成模型中的两种方法 GAN 和 VAE，各自的优缺点都有哪些

Posted 2023-04-29

参考技术A 深度学习的模型有很多，既有生成模式也有判别模式， 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 CNN卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN循环神经网络、RNTN递归神经张量网络、自动编码器、GAN 生成对抗模型等。机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据，它可以用于有监督学习和无监督学习。判别模型：将跟踪问题看成一个二分类问题，然后找到目标和背景的决策边界。它不管目标是怎么描述的，那只要知道目标和背景的差别在哪，然后你给一个图像，它看它处于边界的那一边，就归为哪一类。 参考技术B 深度学习的模型有很多，既有生成模式也有判别模式， 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 CNN卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN循环神经网络、RNTN递归神经张量网络、自动编码器、GAN 生成对抗模型等。机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据，它可以用于有监督学习和无监督学习。判别模型：将跟踪问题看成一个二分类问题，然后找到目标和背景的决策边界。它不管目标是怎么描述的，那只要知道目标和背景的差别在哪，然后你给一个图像，它看它处于边界的那一边，就归为哪一类。本回答被提问者采纳

[论文笔记]VAE-GAN: Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric

前言：这是发表在ICML2016上的工作，也是第一个讲GANs和VAE结合的工作，对后面的深层次生成模型有很多启发，今天和读者一起读一下这篇文章。

目录

优点：VAE和GANs相互借鉴

论文主要贡献

主要方法

 个人感悟

参考