深度生成模型中的两种方法 GAN 和 VAE，各自的优缺点有哪些
转自：VAE(Variational Autoencoder)的原理
【深度生成模型中的两种方法 GAN 和 VAE，各自的优缺点有哪些】 这里有一些使用VAE好处，就是我们可以通过编码解码的步骤，直接比较重建图片和原始图片的差异，但是GAN做不到。
另外，VAE的一个劣势就是没有使用对抗网络，所以会更趋向于产生模糊的图片。
这里也有一些结合VAE和GAN的工作：使用基本的VAE框架，但是用对抗网络去训练解码器。更多细节参考：https://arxiv.org/pdf/1512.09300.pdf 和http://blog.otoro.net/2016/04/01/generating-large-images-from-latent-vectors/
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Variational Autoencoders (VAE) vs Generative Adversarial Networks (GAN)? ? r/MachineLearning
■网友
这篇文章写的比较全面，应该可以帮到你：
独家｜GAN大盘点，聊聊这些年的生成对抗网络 : LSGAN, WGAN, CGAN, infoGAN, EBGAN, BEGAN, VAE
■网友
工程问题
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