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生成式模型试图学习真实数据分布的特征，并从中生成数据。常见的生成式模型包括：自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）等。自编码器（Aut...

生成式模型试图学习真实数据分布的特征，并从中生成数据。常见的生成式模型包括：自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）等。自编码器（Autoencoder）自编码器是一种无监督的神经网络模型，其由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据压缩成一个低维的表示（也称为编码或隐藏表示），解码器则从这个低维表示中恢复出原始数据。通过最小化重建误差，自编码器可以学习到输入数据的内在结构和分布特征，从而生成新的数据。以下是使用PyTorch实现自编码器的代码示例：生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两部分组成。生成器的任务是生成假数据，而判别器的任务是判断输入数据是来自真实数据集还是生成器生成的假数据。在训练过程中，生成器和判别器进行对抗训练，最终使得生成器能够生成出与真实数据分布相近的数据。以下是使用PyTorch实现GAN的代码示例：