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原標題：必知！5大AI生成模型
關鍵字：模型,數據,過程,噪聲,序列
文章來源：大數據文摘
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內容摘要：

大數據文摘授權轉載自數據分析及應用
隨著Sora、diffusion等模型的大熱，深度生成模型再次成為了研究的焦點。這類模型，作為強大的機器學習工具，能夠從輸入數據中學習其潛在的分布，并生成與訓練數據高度相似的新樣本。其應用領域廣泛，包括計算機視覺、密度估計、自然語言和語音識別等，為無監督學習提供了新的思路和方法。
本文將對幾種常用的深度生成模型進行詳細介紹，分析不同生成模型的原理差異及聯系：VAE（變分自編碼器）、GAN（生成對抗網絡）、AR（自回歸模型 如Transformer）、Flow（流模型）和Diffusion（擴散模型）。
VAE（變分自編碼器）
VAE是在自編碼器的基礎上，融合了變分推斷和貝葉斯理論，旨在學習一個能夠生成與訓練數據相似樣本的模型。VAE假設隱變量遵循某種先驗分布（如標準正態分布），并通過編碼器將輸入數據映射到隱變量的后驗分布，再通過解碼器將隱變量還原為生成樣本。在訓練過程中，VAE需要同時優化重構誤差和KL散度。
具體來說，VAE的訓練過程如下：
編碼器：將輸入數據x編碼為隱變量z的均值μ和標準差σ。
采樣：從標準正態分布中采樣一個ε，通過μ和σ計算z

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