Latent Space（潜在空间）

潜在空间是数据在低维空间中的压缩表示，通常由神经网络学习得到。在自编码器中，编码器将输入映射到潜在空间，解码器从潜在空间重建输入。潜在空间中的向量捕捉了数据的关键特征，使得模型能够进行插值、聚类和生成。在生成模型中，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），潜在空间用于生成新样本。潜在空间的质量影响生成多样性和保真度。此外，潜在空间也用于对比学习、表示学习和迁移学习，是深度学习的核心概念之一。