Некоторые основные различия между GAN (генеративно-состязательными сетями) и VAE (вариационными автоэнкодерами) алгоритмами генерации изображений:

• Подход к обучению. 1 VAE обучаются без присмотра, в то время как GAN используют контролируемую технику. 1 VAE стремятся максимизировать вероятность сгенерированного выходного сигнала по отношению к входным данным и выдавать выходные данные из целевого распределения путём сжатия входных данных в скрытое пространство. 1 GAN пытаются найти точку равновесия между игрой генератора и дискриминатора, в которой первый пытается обмануть второго. 1
• Функция потерь. 1 VAE используют KL-дивергенцию, в то время как GAN применяют две функции потерь: потери генератора и дискриминатора соответственно. 1
• Качество выходных данных. 24 GAN лучше генерируют чёткие, высококачественные, реалистичные образцы. 2 VAE хуже справляются с изображениями, но лучше работают с данными временных рядов, такими как речь, видео или синтетические непрерывные потоки данных IoT. 2
• Добавление данных. 4 VAE часто предпочитают для задач добавления данных из-за их способности генерировать образцы, которые сохраняют структуру оригинальных данных, в то время как GAN могут создавать более разнообразные выходные данные, но не всегда сохраняют исходное распределение данных. 4
• Стабильность. 2 GAN менее стабильны, потому что незначительные различия могут привести к большим различиям. 2 VAE можно обучать более постепенно, что облегчает настройку модели. 2

GAN и VAE имеют свои преимущества и подходят для разных задач. 4 Выбор между этими алгоритмами зависит от конкретных требований задачи, таких как необходимость генерации высококачественных данных или сохранения структуры данных. 4