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原标题：必知！5大AI生成模型关键字：模型,数据,过程,噪声,序列
文章来源：大数据文摘
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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映射到隐变量的后验分布，再通过解码器将隐变量还原为生成样本。在训练过程中，VAE需要同时优化重构误差和KL散度。
具体来说，VAE的训练过程如下：
编码器：将输入数据x编码为隐变量z的均值μ和标准差σ。
采样：从标准正态分布中采样一个ε，通过μ和σ计算z原文链接：必知！5大AI生成模型
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