不幸的是，变分自动编码器通常会在先验分布的空间中留下一些区域，这些区域不会映射到数据中的实际样本。对抗性自动编码器旨在通过鼓励编码器的输出完全填充先验分布的空间来改善此情况，从而使解码器能够从先验采样的任何数据点生成逼真的样本。

能生成逼真图像的不只有 GAN。去年 9 月，BigGAN 横空出世，被誉为「史上最强 GAN 生成器」，其逼真程度众多研究者高呼「鹅妹子嘤」！相关论文也被 ICLR 2019 接收为 Oral 论文。今年 2 月，BigGAN 的一作又发布了更新版论文，

Petuum 和 CMU 合作的论文《On Unifying Deep Generative Models》提出深度生成模型的统一框架。该框架在理论上揭示了近来流行的 GAN、VAE，与经典的贝叶斯变分推断算法、wake-sleep 算法之间的内在联系；为

变分自编码器与生成对抗网络经常被相互比较，其中前者在图像生成上的应用范围远窄于后者。VAE 是不是只能在 MNIST 数据集上生成有意义的输出？在本文中，作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物的头像，并取得了不错的结果。人们的共识是，VAE 更容易被训练，

不同的深度生成模型之间存在怎样的共性？近日，来自 CMU 和 Petuum 的四位研究者 Zhiting Hu、Zichao Yang、Ruslan Salakhutdinov 和邢波在 arXiv 上发表了一篇论文介绍了他们的研究成果，即构建了 GAN

LSTM之父Jurgen Schmidhuber再发新作！这一次，他借鉴了人类认知世界的模式，为机器建造了一个世界观模型。诸多证据表明，人脑为了处理日常生活中的海量信息，学会了对这些时空信息作出抽象化的处理。而我们在当前所“看”到的这个世界，也受到了大脑对

autoencoders作为一种非常直观的无监督的学习方法是很受欢迎的，最简单的情况是三层的神经网络，第一层是数据输入，第二层的节点数一般少于输入层，并且第三层与输入层类似，层与层之间互相全连接，这种网络被称作自动编码器，因为该网络将输入“编码”成一个隐藏

生成模型是使用无监督学习来学习任何类型的数据分布的有效方式，并且在短短几年内取得了巨大的成功。为此，我们可以利用神经网络的能力来学习一个能够将模型分布逼近真实分布的函数。两种最常用和最有效的方法是变分自动编码器和生成敌对网络。VAE的目标是最大化降低数据逻

聊到随机样本生成, 不得不提VAE与GAN, VAE用KL-divergence和encoder-decoder的方式逼近真实分布. 但这些年GAN因其”端到端”灵活性和隐式的目标函数得到广泛青睐. 而且, GAN更倾向于生成清晰的图像:. GAN在10次

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战生成模型一直以来让人沉醉，不仅因为支持许多有意思的应用落地，而且模型超预期的创造力总是让许多学者和厂商得以“秀肌肉”：。了解基于流的生成模型前，先回顾目前主流的两类生成模型

最近的西湖有下雪了。那大家还记不记得在我们上学时基本都听过的一首歌？没错，那就是《断桥残雪》，歌手是一个叫“许嵩”的人。当年的我们还没有成年，而许嵩也只是大学刚毕业而已。许嵩在之后签约了海蝶音乐，专心做自己的歌。有人说许嵩已经不行饿，再没有那种实力来写出让

薛之谦刚出道那年是很火的，后来随着音乐人越来越多，渐渐就被埋没了。一首演员让他再次走红。微博上经常编段子也让他被称为唱歌界的段子手。薛之谦是段子手，搞笑时尚，比较活泼，适合综艺圈能带起节奏引起注目 而同一个公司的许嵩却不上综艺节目，这又是为何。从未听过有关

2017年已经接近尾声，再过60余天，2018狗年春晚即将拉开帷幕，这个已经伴随国人34年的中央电视台春节联欢晚会又将与全世界华夏后裔以及国际友人见面了。各种盘算着让谁上春晚合适，仿佛这一刻化身春晚总导演，恍惚间历史的重担交到了自己身上。2014年《千百度