Bayesian Flow Networks 总结
# 背景 # AE & VAE 自编码机 (Autoencoder, AE) 是一种借助 encoder-decoder 架构学习数据的潜在分布的方式。AE 通常用于无监督学习,其目标是将输入数据映射到潜在空间,并能够重构原始输入数据。encoder 将输入数据映射到潜在空间,decoder 将潜在空间映射回原始数据。AE 的损失函数通常是重构损失,即原始输入数据与重构数据之间的差异。 变分自编码机 (Variational Autoencoder, VAE) 则是在 AE 的基础上,将学习数据对应的隐向量转化为学习数据所在的参数分布。这样 # 自回归模型与扩散模型 #...
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