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自回归和自监督是深度学习中两种不同的学习范式，主要区别在于任务目标和应用场景。

### 自回归（Autoregressive）
自回归模型通过利用序列中过去的数据点预测未来的数据点。其核心思想是当前时刻的输出依赖于之前时刻的输出。

#### 特点：
- **序列建模**：常用于处理时间序列或序列数据，如文本、语音等。
- **逐步预测**：通过逐步生成序列中的每个元素来进行预测或生成。
- **应用场景**：语言模型（如GPT）、时间序列预测、语音合成等。

#### 例子：
在语言模型中，给定前n个词，预测第n+1个词。

### 自监督学习（Self-supervised Learning）
自监督学习是一种无监督学习方法，通过从数据本身生成标签来训练模型，无需人工标注。

#### 特点：
- **自动生成标签**：通过设计预训练任务，从数据中自动生成标签。
- **预训练与微调**：通常先在大规模数据上预训练，再在特定任务上微调。
- **应用场景**：图像、文本、语音等领域，如BERT、SimCLR等。

#### 例子：
在文本中，通过遮盖部分单词（如BERT的Masked Language Model）让模型预测被遮盖的部分。

### 区别
1. **任务目标**：
   - 自回归：预测序列中的下一个元素。
   - 自监督：通过设计任务从数据中生成标签，进行预训练。

2. **应用场景**：
   - 自回归：主要用于序列生成和预测。
   - 自监督：适用于多种任务，通常作为预训练方法。

3. **依赖关系**：
   - 自回归：依赖序列中的前序元素。
   - 自监督：依赖数据本身生成标签，不局限于序列数据。

### 总结
自回归专注于序列数据的逐步预测，而自监督学习通过自动生成标签进行预训练，适用于更广泛的任务。两者可结合使用，如在自监督预训练中使用自回归任务。