So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| GAN có thể giải thích× | Bộ tự mã hóa biến phân× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Học sâu | Học sâu |
| Họ | Machine learning | Machine learning |
| Năm ra đời≠ | 2019 (GAN Dissection); ongoing | 2014 |
| Người khởi xướng≠ | Bau, D. et al. (GAN Dissection); broader XAI-GAN community | Kingma, D. P. & Welling, M. |
| Loại≠ | Explainable generative model | Deep generative latent-variable model (encoder–decoder) |
| Công trình gốc≠ | Bau, D., Zhu, J.-Y., Strobelt, H., Zhou, B., Tenenbaum, J. B., Freeman, W. T., & Torralba, A. (2019). GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR 2019). link ↗ | Kingma, D. P. & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗ |
| Tên gọi khác | XAI-GAN, Interpretable GAN, Transparent GAN, Explainable Generative Model | Değişkensel Otokodlayıcı (VAE), VAE, auto-encoding variational Bayes, deep latent variable model |
| Liên quan≠ | 4 | 5 |
| Tóm tắt≠ | Explainable GAN applies interpretability techniques to Generative Adversarial Networks to reveal which internal units and latent directions cause specific visual or structural features in generated outputs. It combines GAN training with post-hoc analysis tools — such as unit dissection, saliency maps, or disentangled latent spaces — to make generative model behaviour transparent and auditable. | The Variational Autoencoder (VAE) is a deep generative latent-variable model, introduced by Diederik Kingma and Max Welling in 2014, that encodes data as a probability distribution in a latent space and samples from that distribution to generate new examples. It is used for data generation, anomaly detection, and feature learning. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|