淘宝的网站建设方案,国家为何要求所有网站均须备案,最新的网站建设软件有哪些,网站建设理由深度生成模型
深度生成模型基础
1. 监督学习与无监督学习
1.1 监督学习
定义
在真值标签Y的指导下#xff0c;学习一个映射函数F#xff0c;使得F(X)Y 判别模型
Discriminative Model#xff0c;即判别式模型#xff0c;又称为条件模型#xff0c;或条件概率模型 生…深度生成模型
深度生成模型基础
1. 监督学习与无监督学习
1.1 监督学习
定义
在真值标签Y的指导下学习一个映射函数F使得F(X)Y 判别模型
Discriminative Model即判别式模型又称为条件模型或条件概率模型 生成模型
Generative Model即生成式模型 生成模型与判别模型的对比
表达能力灵活性学习难度 生成模型和判别模型是深度学习中两种不同类型的模型它们在任务和目标上有一些关键区别。以下是生成模型和判别模型的对比 任务和目标 生成模型的目标是学习数据的分布以便生成与训练数据类似的新样本。生成模型试图模拟数据的生成过程。 判别模型的目标是对给定输入数据进行分类或标记。判别模型试图学习输入和输出之间的关联通常用于分类、回归和检测等任务。 输出 生成模型的输出是一个概率分布通常是条件概率分布可以用于生成新的数据样本。典型的生成模型包括生成对抗网络GANs、变分自动编码器VAEs和隐马尔可夫模型HMMs。 判别模型的输出是对输入数据的标签、类别或预测值。典型的判别模型包括卷积神经网络CNNs、循环神经网络RNNs和支持向量机SVM等。 数据需求 生成模型通常需要更多的数据来学习数据分布因为它们需要模拟数据的生成过程涉及到从数据中学习高维概率分布。 判别模型通常需要相对较少的数据因为它们只需要学习输入和输出之间的关联而不需要考虑整个数据分布。 生成新数据 生成模型具有生成新数据样本的能力因此它们可以用于图像生成、自然语言生成、音频合成等应用。 判别模型通常不具备生成新数据的能力它们更适合于分类和预测任务。 应用领域 生成模型在生成式任务中广泛应用如图像生成、文本生成、语音合成等。它们也用于无监督学习、生成对抗网络中的对抗生成器等领域。 判别模型在分类、目标检测、自然语言处理中的分类任务、情感分析等监督学习任务中得到广泛应用。 总的来说生成模型和判别模型各自适用于不同的任务和应用领域。生成模型关注数据的生成过程和概率分布判别模型关注输入和输出之间的关系。在实际应用中选择合适的模型类型取决于任务的性质和数据的特点。有时也可以结合两种类型的模型以提高性能例如生成模型用于数据增强判别模型用于分类。 1.2 无监督学习
定义
没有真值标签Y学习数据的统计规律或潜在结构 2. 无监督生成模型
2.1 定义
对输入数据X进行建模得到概率分布 2.2 生成模型隐藏空间
直接建模p,(X)非常困难通过引入不可观测的隐藏变量z 2.3 无监督生成模型分类
显式概率模型隐式概率模型 显式生成模型求解 隐式密度模型求解
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显式生成模型求解
[外链图片转存中…(img-89LAyfOa-1703935797031)]
隐式密度模型求解 注部分内容来自阿里云天池
