When to Use a GAN vs. a VAE? A Guide for Beginners_vae gan 选择与应用-程序员宅基地

技术标签：语言模型编程实践人工智能自然语言处理架构设计 Python实战开发语言

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么是生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)，它们又有什么区别呢？在深度学习中，什么时候用GAN，什么时候用VAE？这都是个老生常谈的问题，但很少有系统性的文章总结出这些关系和选择建议，本文就是为了解决这个问题而诞生的。作为深度学习初学者或者有经验的技术人员，掌握这两类模型之间的区别和联系非常重要。作者会详细介绍GAN、VAE的定义、相互之间的关系，并从应用角度出发，指导各位读者做出决策。

2.概念术语

首先，让我们先来看一下这两个模型的一些基本概念和术语。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）：它是一种无监督学习方法，由一个生成网络和一个判别网络组成，通过对抗的过程来进行训练，其基本结构如下图所示。GAN由生成网络G和判别网络D组成，G是一个生成模型，用于产生新的数据样本；D是一个鉴别模型，用于判断输入数据是否为真实数据或伪造数据。判别网络负责判断输入样本是否为真实数据，而生成网络则生成假象样本，两者通过对抗的方式互相博弈，最终学习到数据的分布，使得生成网络可以产生越来越逼真的样本。
判别器D的目标是成为一个好的鉴别器，即能够准确地区分输入样本和真实样本，同时也应当区分输入样本和生成样本。生成器G的目标是在尽可能欺骗判别器D的情况下，生成出越来越逼真的输出样本。
在GAN的生成过程中，最困难的部分就是如何衡量生成样本是否真实、可信，因为判别器只能识别真实样本，却无法辨别生成样本。在此，可以引入一个评价标准——真实指数（realism&

本文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132074719

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