直接学习p(y|x)的算法是直接把特征x映射到类别{0,1},被称为判别式学习算法(discriminative learning algorithms).这里,我们将要讨论另外一种学习算法:生成式学习算法(generative learning algorithms).例如,如果y表示某一个样本是狗(y=0)还是大象(y=1),那么p(x|y=0)就是狗的特征分布,p(x|y=1)表示大象的...
生成式学习算法 ⽣成式学习算法 考虑⼀个分类问题：根据⼀个动物的特征来区分该动物是⼤象（y=1）还是狗（y = 0）.利⽤逻辑回归找到⼀条直线，即分界线，将训练集中的⼤象和狗分开，当给定⼀个新的动物特征时，检查该动物位于分界线的哪⼀边，然后做出判断是⼤象，还是狗，就是对p(y|x；...
常见的判别式学习算法:Kernellearning、最小二乘模型及扩展模型、岭回归与LASSO模型、SVM、Logistic模型、(远古版本)的神经网络。 常见的生成式模型有:LDA、极大似然函数方法、EM算法、贝叶斯框架下的机器学习(包括变分推论和LDA)、非参数估计、图模型(Michael Jordan的最爱) 如何简单的区分生成式模型(G-模型)和判别...
生成式学习算法(一)之---概论 到目前为止,我们主要讨论给定xx对yy的条件分布p(y|x;θ)p(y|x;θ)进行建模的学习算法。例如,对于逻辑斯蒂克(logistic)回归模型,这个条件概率为hθ(x)=sigmoid(θTx)hθ(x)=sigmoid(θTx)。对于二分类问题,logistic回归和感知机算法通过找一条直线,也就是决策边界,尽可能把这...
生成式深度学习神经网络 深度神经网络算法 Writed by changfei_lovelife~ 目录 1.卷积神经网络 2.深层卷积网络实例探究 第一部分 卷积神经网络 1.边缘检测器 原理:利用过滤器,与原图矩阵进行卷积计算,可实现垂直/水平边缘检测。 卷积运算:逐元素相乘,然后相加...
生成式模型近几年与三维重建两个方向在学术领域不断掀起“腥风血雨”,生成式模型中的GAN,Diffusion和三维重建里的Nerf与3D高斯法。这些“浪潮”无一不提醒着我们需要紧跟时代,学习新知识,虽然很多“追浪潮”的行为只是为了发论文,常常还会行事而徒劳(个人观点),但是也不能否认,当好方法出现,我们再将它们嫁接到不同...
深度学习全景进阶:最新Python深度学习进阶与前沿应用Transformer模型详解生成式模型详解目标检测算法详解图神经网络详解强化学习详解神经架构搜(NeuralArchitecture Search, NAS)深度学习模型可解释性与可视化方法详解, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收
(1)自主学:GAN不需要人为设定生成数据的分布,而是通过对抗学自动寻找更优生成策略。 (2)多样性:GAN生成的数据具有丰富的多样性,可以生成各种类型的数据。 (3)高保真度:GAN生成的数据具有较高的保真度,接近真实数据。 2. 变分自编码器(VAE) 变分自编码器(VAE)是一种基于概率生成模型的生成式算法。它将输入数据...
(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等)、目标检测算法(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等)、图神经网络(GCN、GAT、GIN等)、强化学习(Q-Learning、DQN等)、深度学习模型可解释性与可视化方法(CAM...
大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习7——PPO增强学习算法深度解析#大型语言模型与生成式AI本视频由Dr. Ehsan Kamalinejad(常称为EK)主讲,他是Amazon的NLP专家和California State University的数学副教授。EK向我们介绍了PPO(Proximal Policy Optimization)增