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AE通过Encoder产生了一个对输出和输出一一对应的embedding，因此它不具有生成能力； 而VAE是通过Encoder将输入投射在一个分布中，我们可以通过控制模型的参数从而控制模型的输出，因此它具有生成能力。
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目录 监督学习 与 无监督学习 生成模型 自编码器 从线性维度压缩角度: 2D-1D 线性维度压缩: 3D-2D 推广线性维度压缩 流形 自编码器：流形数据的维度压缩 全图像空间 自然图像流形 自编码器的去噪效果 自编码器的问题 图像预测 (“结构化预测”) 显式密度模型 RNN PixelRNN [van
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题： Generative Adversarial Nets 链接：Generative Adversarial Nets (nips.cc) 我们提出了一个通过**对抗（adversarial）**过程估计生成模型的新框架，在其中我们同时训练两个模型： 一个生成模型G，捕获数据分布 一个判别模型
` GAN (Generative Adversarial Network) : 通过两个神经网络，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator），相互竞争来学习数据分布。 { 生成器 ( G e n e r a t o r ) : 负责从随机噪声中学习生成与真实数据相似的数据。 判别器 ( D i s c r i m i n a t o r ) : 尝试区分生成的数据和真实数据。
简介：GAN生成对抗网络本质上是一种思想，其依靠神经网络能够拟合任意函数的能力，设计了一种架构来实现数据的生成。 原理：GAN的原理就是最小化生成器Generator的损失，但是在最小化损失的过程中加入了一个约束，这个约束就是使Generator生成的数据满足我们指定数据的分
GAN 全称是Generative Adversarial Networks，即 生成对抗网络 。 “生成”表示它是一个生成模型，而“对抗”代表它的训练是处于一种对抗博弈状态中的。 一个可以自己创造数据的网络！ 判别模型与生成模型 判别模型（Discriminative Model） 主要目标是对给定输入数据直接进行建模，
Yann LeCun将其描述为“过去10年来机器学习中最有趣的想法”。当然，来自深度学习领域如此杰出的研究人员的赞美总是对我们谈论的主题的一个很好的广告！事实上，生成对抗网络（简称GAN）自2014年由Ian J. Goodfellow和共同作者在《
Generative Adversarial Nets 由伊恩·古德费洛（Ian J.Goodfellow）等人于2014年发表在Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)上。NeurIPS是机器学习和计算神经科学领域的顶级国际学术会议之一。 图像生成： 论文地址：styleGAN styleGAN2 图像生成是生成模型的基本问题，GAN相对先前的
