VAE 和 VQ-VAE 的区别是什么？

VAE (Variational Autoencoder)和VQ-VAE(Vector Quantized Variational Autoencoder)是两种常见的自编码器模型，它们的区别如下：

引用: VAE是一种生成模型，它通过学习输入数据的分布模型来生成新数据。它是一个由编码器和解码器构成的神经网络，其中编码器将输入数据压缩成潜在空间的低维表示，解码器将该表示转换回原始数据的高维表示。通过在编码器和解码器之间添加一个额外的损失函数，VAE可以学习到数据潜在分布的连续表示。

引用: VQ-VAE是VAE的一种变体，它使用向量量化来代替VAE中的高斯假设。VQ-VAE将潜在空间划分成离散的向量区域，并通过训练编码器来将输入数据映射到最近的向量。这种方法可以保留数据的离散结构，并且可以更好地处理离散输出数据，例如文本和音频。VQ-VAE还引入了一种新的向量量化损失函数，该损失函数鼓励编码器将输入映射到不同的向量区域，以增加模型的多样性。