无论是 autoregressive model, normalizing flow, GAN, VAE, DDPM 等等，然后再想办法加入条件生成，以满足不同场景。我最近刚开始写相关的专栏，准备介绍不同的模型，欢迎浏览展开阅读全文
产生式模型(Generative model) 文章目录 百度百科版本 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例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...
分类的高斯分布的 \Sigma 相等时,Generative Model中的P(x| C_{1} )公式简化后就是Sigmoid Function。 问题2:Sigmoid Function 是什么? Sigmoid函数是一种常用的非线性激活函数,它将输入的实数映射到一个范围在0到1之间的值。Sigmoid函数的数学表达式为: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) Sigmoid函数的主要作...
Image generation using generative adversarial networks 10.1.1 Generative deep learning A few questions may strike the mind such as the differences between generative and discriminative models, the need of generative models, and others. This section answers these questions. A generative model basically ca...
所列举的Generative model也可以用disriminative方法来训练,比如GMM或HMM,训练的方法有EBW(Extended Baum Welch),或最近Fei Sha提出的Large Margin方法。 - 主要应用: NLP: Traditional rule-based or Boolean logic systems (Dialog and Lexis-Nexis) are giving way to statistical approaches (Markov models and ...
生成模型:学习得到联合概率分布P(x,y),即特征x和标记y共同出现的概率,然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型:学习得到条件概率分布P(y|x),即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求:生成模型需要的数据量比较大,能够较好地估计概率密度;而判别模型对数据样本量的要求没有那么多。
这一套想法叫做 generative model。因为有了这个model,就可以生成一个x,可以计算某个x出现的几率,知道了x的分布,就可以自己产生x。 p(c1∣x)p(c_{1} x)p(c1∣x) 是由贝叶斯(bayes)公式得到的;p(x)是由全概率公式得到的,详情见《概率论与数理统计,浙江大学,第一章》。
During perception, the generative model provides an ongoing estimate of novelty from its reconstruction error (also known as ‘prediction error’, the difference between input and output representations). Aspects of an event that are consistent with previous experience (that is, with low reconstruction...
Generative Model vs. Discriminative ModelWels, MichaelZheng, YefengHuber, MartinHornegger, JoachimComaniciu, Dorin
Generative Models Tutorial with Demo: Bayesian Classifier Sampling, Variational Auto Encoder (VAE), Generative Adversial Networks (GANs), Popular GANs Architectures, Auto-Regressive Models, Important Generative Model Papers, Courses, etc.. - GitHub - om