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- 来自专栏机器学习炼丹之旅
CS231n：11 生成模型
，介绍一些生成模型，包括PixelRNN、PixelCNN、VAE、GAN 1. 生成模型 生成模型的定义就是给定一个训练数据，然后生成一些新的样本，保证和所给的训练集有一样的分布。 时间序列数据的生成模型可以用于仿真和规划（在强化学习中应用）。 训练生成模型还可以使隐式表征的推断成为有用的通用特征。 需要一提的是，可以将生成模型分成两大类，即隐式密度模型和显式密度模型，显式密度模型会显式地给出一个分布 使其和输入数据的分布相同。 那么，既然解码器负责生成图片，那么我们能否利用这个解码器，使用随机的编码来生成一些新的图片呢？这不就是本文在讨论的生成模型的任务吗。
75710编辑于 2022-08-08 - 来自专栏Backup@zzk
生成模型&判别模型
#生成模型 #判别模型机器学习中的判别式模型和生成式模型目录：基本概念用例子说明概念判别式模型和生成式模型的区别二者所包含的算法在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型：判别式模型和生成式模型。 1.3 两个模型的小结不管是生成式模型还是判别式模型，它们最终的判断依据都是条件概率P(y|x)，但是生成式模型先计算了联合概率P(x,y)，再由贝叶斯公式计算得到条件概率。 但是，生成式模型的概率分布可以有其他应用，就是说生成式模型更一般更普适。不过判别式模型更直接，更简单。两种方法目前交叉较多。由生成式模型可以得到判别式模型，但由判别式模型得不到生成式模型。3. 判别式模型和生成式模型的区别3.1 判别式模型和生成式模型的对比图图片上图左边为判别式模型而右边为生成式模型，可以很清晰地看到差别，判别式模型是在寻找一个决策边界，通过该边界来将样本划分到对应类别。 生成式模型的学习收敛速度更快，当样本容量增加时，学习到的模型可以更快的收敛到真实模型，当存在隐变量时，依旧可以用生成式模型，此时判别式方法就不行了。
90100编辑于 2023-08-17 - 来自专栏全栈程序员必看
生成模型_常见的模型生成方式
（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
99520编辑于 2022-09-19 - 来自专栏机器学习AI算法工程
判别模型 和 生成模型
【摘要】 - 生成模型：无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测 【简介】 简单的说，假设o是观察值，q是模型 通过使用贝叶斯rule可以从生成模型中得到条件分布。 如果观察到的数据是完全由生成模型所生成的，那么就可以fitting生成模型的参数，从而仅可能的增加数据相似度。 但数据很少能由生成模型完全得到，所以比较准确的方式是直接对条件密度函数建模，即使用分类或回归分析。 与描述模型的不同是，描述模型中所有变量都是直接测量得到。 theoretic formulation Genomics and Bioinformatics Sequences represented as generative HMMs 【两者之间的关系】 由生成模型可以得到判别模型 ，但由判别模型得不到生成模型。
1.3K60发布于 2018-03-12 - 来自专栏浪浪山下那个村
生成模型和判别模型
生成方法和判别方法 监督学习方法又分生成方法（Generative approach）和判别方法（Discriminative approach），所学到的模型分别称为生成模型（Generative Model ）和判别模型（Discriminative Model） 判别方法 由数据直接学习决策函数 或者条件概率分布 作为预测的模型，即判别模型。 缺点是不能反映训练数据本身的特性 生成方法 由数据学习联合概率密度分布 ，然后求出条件概率分布 作为预测的模型，即生成模型： image.png 基本思想是首先建立样本的联合概率概率密度模型 这样的方法之所以成为生成方法，是因为模型表示了给定输入X产生输出Y的生成关系。用于随机生成的观察值建模，特别是在给定某些隐藏参数情况下。典型的生成模型有：朴素贝叶斯法、马尔科夫模型、高斯混合模型。 生成方法的特点: 从统计的角度表示数据的分布情况，能够反映同类数据本身的相似度; 生成方法还原出联合概率分布，而判别方法不能； 生成方法的学习收敛速度更快、即当样本容量增加的时候，学到的模型可以更快地收敛于真实模型
97130编辑于 2022-06-17 - 来自专栏人工智能LeadAI
判别模型和生成模型
判别模型和生成模型总结与对比： 判别模型(Discriminative Models) 生成模型(Generative Models) 特点 在有限样本条件下建立判别函数，寻找不同数据间的最优分类面， 目标是实现分类 首先建立样本的联合概率分布，再利用模型进行推理预测。 要求已知样本无穷或尽可能的大 区别 估计条件概率分布P(y\x) 估计联合概率分布P(x,y) 联系 生成模型可得到判别模型 判别模型得不到生成模型 常见模型 ME、CRF、LR、SVM、Boosting 3.模型可以通过增量学习得到。4.可用于数据不完整的情况 劣势 1.不能反映训练数据本身的特性，只能用于类别识别。 黑盒操作：变量间的关系不可视 1.生成模型分类器需要产生的所有变量的联合概率，资源使用量大。2.分类性能不高，类别识别精度有限。3.学习和计算过程复杂。
79540发布于 2018-07-30 - 来自专栏YoungGy
判别模型和生成模型
监督学习方法分为生成方法和判别方法，学习到的模型分为生成模型和判别模型。 例子 对于简单的二分类问题 判别模型：学到一个好的分界线，直接把两类区分开 生成模型：学到两类各自的分布，当新的数据来的时候，看看属于哪个分布从而区分数据 判别模型与生成模型的对比 特点 判别模型 生成模型 )=P(X|Y)P(Y) 特点 反映异类差异；学习准确率更高；不需要数据分布的假设 反映同类的相似度；反映数据本身的特性；收敛更快，适合数据较小的情况 典型方法 逻辑回归、SVM 朴素贝叶斯、马尔科夫模型 、高斯混合模型
1.1K100发布于 2018-01-02 - 来自专栏Coggle数据科学
判别模型与生成模型
概述 监督学习方法可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach)，所学到的模型分别称为生成模型(generative model) 生成模型 生成方法由数据学习输入和输出联合概率分布 ? ，然后求出后验概率分布 ? 作为预测的模型，即生成模型。这里以朴素贝叶斯为例，我们要求的目标可以通过： ? ---- 判别模型与生成模型比较 判别模型： 优点： 1）仅需要有限的样本。节省计算资源，需要的样本数量也少于生成模型。 2）生成模型收敛速度比较快，即当样本数量较多时，生成模型能更快地收敛于真实模型。 3）生成模型能够应付存在隐变量的情况，比如混合高斯模型就是含有隐变量的生成方法。 ，但由判别模型得不到生成模型。
1.2K30发布于 2019-08-29 - 来自专栏NLP算法工程师之路
生成模型和判别模型
生成模型可以产生数据，判别模型只能根据数据做判断。 生成模型的指导思想是贝叶斯，判别模型的指导思想是频率学派 生成模型 生成模型（Generaive Model）一般以概率的方式描述了数据的产生方式，通过对模型采样就可以产生数据。 一个简单例子：给定平面上一系列点，我可以认为这些点是根据一个二维高斯分布产生的，这就是一个生成模型，它可以产生数据。 判别模型 判别模型（Discriminative Model）对数据之间的映射关系建模，而不考虑数据本身是如何生成的。 ） 变分自动编码器 生成对抗性网络 判别模型 k-最近邻算法 逻辑回归 支持向量机 最大熵马尔可夫模型 条件随机场 神经网络
1.3K10发布于 2019-12-18 - 来自专栏数据科学和人工智能
深度生成模型
本次课将首先介绍生成模型的概念以及适用场景。进一步讲解基于能量的模型，包括受限玻尔兹曼机（RBM）和深度玻尔兹曼机等。它们既是早期的神经网络模型，也是经典的生成模型。 dis_k=6cd11b56975532d25f4adcd1a718a3d8&dis_t=1648707402&vid=wxv_1247830927829499904&format_id=10002&support_redirect =0&mmversion=false 1 生成模型 2 基于能量的模型：玻尔兹曼机 3 变分自编码器 4 生成对抗网络（GAN） 1 生成模型介绍 下图展示了生成模型的分类。 然后根据 采样，来生成下图右边所示的图像。在这个例子中，生成模型主要做的事情是抓住手写数字图像的结构，以生成的类似的图像。 生成模型在很多领域都有着重要的应用。 在学术界，关于生成模型的评价方式其实也比较不一致。什么是一个好的生成式模型？这是个很大的问题。现在是用极大似然函数来比较模型到底做的好不好。
1.3K10编辑于 2022-03-31 - 来自专栏J博士的博客
概率生成模型
对于一个分类问题，首先要有数据，然后需要找到一个模型f，定义loss function，最后找到表现最好的f的参数。 从概率上讲，分类问题其实就是根据训练数据估计新的数据属于哪一类的概率。 在讲概率生成模型前需要介绍高斯分布函数。 ? 输入是特征向量x，输出是x的概率，高斯函数的形状由均值和协方差矩阵决定。 ? ? 如何找高斯分布模型呢？——使用极大似然估计的方法。 ? ? 得到模型后就可以做分类了。 ? 可以设定阈值，比如大于0.5就属于某一类。 ? 因此需要改进模型，即两个高斯分布共享协方差矩阵，这样模型的参数就更少了。 ? ? 改正后的模型准确率提高到74%，有意思的是分类边界变成线性的了。 ? 可能最开始你就有疑问为什么要假定是高斯分布？ 在概率模型中通过计算均值、协方差矩阵等来得到模型参数， 所以直接从训练数据中得到线性模型的参数不更好吗？ ?
81430发布于 2020-03-12 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
理解生成模型与判别模型
导言 我们都知道，对于有监督的机器学习中的分类问题，求解问题的算法可以分为生成模型与判别模型两种类型。但是，究竟什么是生成模型，什么是判别模型？不少书籍和技术文章对这对概念的解释是含糊的。 第一种定义 对于判别模型和生成模型有两种定义，第一种定义针对的是有监督学习的分类问题。 第一种做法称为生成模型。 一般来说，我们把使用第一种模型的分类器称为生成式分类器，把使用第二种和第三种模型的分类器称为判别式分类器。 第二种定义 除此之外，对生成模型和判别模型还有另外一种定义。 根据这种定义，生成模型可以用来根据标签值y生成随机的样本数据x。
1.4K30发布于 2018-10-18 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
理解生成模型与判别模型
1536738846贝叶斯-01.png 导言 我们都知道，对于有监督的机器学习中的分类问题，求解问题的算法可以分为生成模型与判别模型两种类型。但是，究竟什么是生成模型，什么是判别模型？ 第一种定义 对于判别模型和生成模型有两种定义，第一种定义针对的是有监督学习的分类问题。 第一种做法称为生成模型。 一般来说，我们把使用第一种模型的分类器称为生成式分类器，把使用第二种和第三种模型的分类器称为判别式分类器。 第二种定义 除此之外，对生成模型和判别模型还有另外一种定义。 根据这种定义，生成模型可以用来根据标签值y生成随机的样本数据x。
1.2K20发布于 2018-10-10 - 来自专栏ClearSeve
C++11内存模型
最近看了极客时间——《现代C++实战三十讲》中的内存模型与Atomic一节，感觉对C++的内存模型理解还不是很清楚，看了后面的参考文献以及看了一些好的博客，算是基本了解了，根据参考文献整合一下。 Thread-1: Thread-2: x = 100; // A std::cout << x; // B C++11 C++11的内存模型共有6种，分四类。其中一致性的减弱会伴随着性能的增强。 参考链接 【1】C++11中的内存模型上篇 – 内存模型基础 【2】C++11中的内存模型下篇 – C++11支持的几种内存模型 【3】理解 C++ 的 Memory Order 【4】如何理解 C++ 11 的六种 memory order 【5】《现代C++实战三十讲》中的内存模型与Atomic
1K30编辑于 2022-02-11 - 来自专栏数据万花筒
模型分类之生成模型与鉴别模型
一、生成模型与判别模型概述 生成模型是通过联合概率分布来求条件概率分布，而判别模型是通过数据直接求出条件概率分布，换句话说也就是，生成模型学习了所有数据的特点，判别模型则只是找出分界。 ? 二、生成模型与鉴别模型详细介绍 ? ? 三、生成模型与判别模型的优缺点 概率图分为有向图（bayesian network）与无向图（markov random filed）。 在概率图上可以建立生成模型或判别模型。有向图多为生成模型，无向图多为判别模型。 生成模型（Generative Model），又叫产生式模型。 通过使用贝叶斯规则可以从生成模型中得到条件分布。如果观察到的数据是完全由生成模型所生成的，那么就可以拟合生成模型的参数，从而仅可能的增加数据相似度。 ； （5）判别模型的性能比生成模型要简单，比较容易学习。
2.1K20发布于 2020-12-30 - 来自专栏烤包子
从GIS地图生成生成建筑模型
01截取要生成的地块 02PS处理要生成的地块 03inkscape生成SVG 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 05最终效果
1.6K10发布于 2021-11-10 - 来自专栏新智元
16句描述，生成11分钟动画！「女娲」系列新成员：超长视频生成模型NUWA-XL
架构，首次实现了高质量超长视频的并行生成，为多模态大模型提供了新的解题思路。 输入16句简单描述就能生成一段长达11分钟的动画片？ 没错！微软亚洲研究院提出的超长视频生成模型 NUWA-XL 可以根据文字自动生成高质量动画作品。 当前，长视频生成的多数方法是采用「Autoregressive over X」架构，「X」表示任何能够生成短视频片段的生成模型，包括 Phenaki 、TATS 、NUWA-Infinity 使用的自回归模型 缺乏长视频数据的训练，还会让模型生成的视频存在帧与帧之间不连贯以及故事情节无法逻辑自洽等问题。 其次，由于滑动窗口的依赖性限制，模型只能顺序自左向右生成视频，无法并行推理，因此需要花费更长的时间。 同时，模型从 L 到 L^m 的每一层关键帧还支持文字提示生成关键帧，极大地确保了视频情节的连续性。 模型包含多个局部扩散模型，自然支持并行推理，可以显著提高生成长视频时的推理速度。
75920编辑于 2023-05-09 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验11 B样条曲面生成
NURBS接口生成B样条曲面的过程如下。 ); // 如果在视景体外部那么不启用分格化，提高性能 gluNurbsProperty(theNurb, GLU_CULLING, GLU_TRUE); // 从OGL服务器获取投影矩阵，模型视图矩阵和视口 图A.11（a）生成B样条曲面 5．实验提高 根据控制点(-1.5, -1.5, 2.0)、(-0.5, -1.5, 2.0)、(0.5, -1.5, -1.0)、(1.5, -1.5, 2.0)、 B样条曲面，见图A.11(b)。 图A.11（b）重新生成B样条曲面
2.2K40发布于 2020-10-29 - 来自专栏机器之心
刚刚，谷歌发布基础世界模型：11B参数，能生成可交互虚拟世界
机器之心报道 机器之心编辑部 一键生成可玩游戏世界。 Sora 问世才不到两个星期，谷歌的世界模型也来了，能力看起来更强大：它生成的虚拟世界「自主可控」。 只需要一张图像就可以创建一个全新的交互环境，这为生成和进入虚拟世界的各种新方法打开了大门。例如，我们可以使用最先进的文本生成图像模型来生成起始帧，然后与 Genie 一起生成动态交互环境。 定性结果 谷歌展示了在 Platformers 数据集上训练的 Genie 11B 参数模型和在 Robotics 数据集上训练的较小模型的定性实验结果。 结果表明，Genie 模型可以生成跨不同领域的高质量、可控视频。 或许有一天，Genie 可以被用作训练多任务智能体的基础世界模型。在图 14 中，作者展示了该模型已经可以用于在给定起始帧的全新 RL 环境中生成不同的轨迹。
38410编辑于 2024-02-27 - 来自专栏自然语言处理
判别式模型(discriminative model)和生成模型（generative model）判别模型生成模型相关阅读
已知输入变量x，判别模型(discriminative model)通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。 生成模型（generative model）通过对观测值和标注数据计算联合概率分布P(x,y)来达到判定估算y的目的。 判别模型 常见的判别模型有线性回归（Linear Regression）,逻辑回归（Logistic Regression）,支持向量机（SVM）, 传统神经网络（Traditional Neural Networks）,线性判别分析（Linear Discriminative Analysis），条件随机场（Conditional Random Field）； 生成模型 常见的生成模型有朴素贝叶斯（ 相关阅读 判别式模型 vs. 生成式模型 ?
1.2K80发布于 2018-07-04
腾讯云开发者
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