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图像处理与识别：深度学习在图像处理中的应用_（10）.图像生成模型.docx

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    图像生成模型

    在上一节中，我们探讨了深度学习在图像识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和各种优化技巧。本节将深入介绍图像生成模型，这是一类用于生成新图像的深度学习模型。图像生成模型在许多领域都有广泛的应用，例如图像合成、图像修复、风格迁移等。我们将从基本原理出发，逐步介绍几种常见的图像生成模型，包括自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。

    1.自编码器（Autoencoder）

    自编码器是一种无监督学习模型，主要用于学习数据的高效表示。自编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成

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