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生成模型_常见的模型生成方式

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全栈程序员站长
发布2022-09-19 21:46:14
发布2022-09-19 21:46:14
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

(一)生成模型简介

1、什么是生成模型

在概率统计理论中,生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下,随机设工程观测数据的模型,他给观测值和标测数据序列指定一个联合概率分布,在机器学习中,生成模型可以用用来直接对数据进行建模,如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样,也可以用来建立变量间的条件概率分布,条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。

对于生成模型,可以分为两种类型,

(1)可以完全表示出确切的分布函数

(2)第二种生成模型智能做到新数据的生成,二数据分布函数是模糊的。

生成模型的作用:

(1)生成模型具有表现和处理高维概率分布的能力,而这种能力可以有效应用在数学或工程领域。

(2)与强化模型结合。

(3)通过提供生成数据,优化完善半监督学习。

生成模型:

自动编码器

变分自动编码器

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/166893.html原文链接:https://javaforall.cn

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