Изменения

Чаще всего порождаемый объект <tex>X</tex> представляет собой набор элементов <tex>X = \{x_i\}</tex>, что позволяет порождать объект по частям. Для изображения, например, такими частями будут являться пиксели. Таким образом, при порождении следующих частей объекта мы можем опираться на уже созданные, и тогда перед нами встаёт задача максимизация функции правдоподобия: для набора данных <tex>X = \{x_i\}</tex> максимизировать <tex>\displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)</tex> по параметрам модели θ, т.е. найти <math>\theta^* = \underset{\theta}{\operatorname{argmax}} \displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)</math>. Эта задача относится к классу задач обучения без учителя или с частичным привлечением учителя. При её решении либо работают с явными распределениями, сводя распределение <tex>p(x,y)</tex> к произведению распределений определённой структуры, либо используют неявные модели, которые не восстанавливают всю функцию плотности, а только моделируют ту часть этой функции, которая нужна непосредственно. Стоит отметить, что простые порождающие модели, такие как наивный байесовский классификатор, не показывают достаточное качество результата, чтобы на их основе можно было сгенерировать полноценные мультимедиа объекты. Из класса порождающих моделей при генерации именно изображений особенно хорошо показали себя модели [[Generative Adversarial Nets (GAN) | состязательных сетей]], [[PixelRNN и PixelCNN | PixelRNN и PixelCNN]], а также DRAW (рисуют изображение с помощью сочетания [[Рекуррентные нейронные сети | рекуррентных НС]] и [[Механизм внимания | механизма внимания]]). Также стоит отметить модель [https://en.wikipedia.org/wiki/WaveNet WaveNet], используемую для создания звуковых записей. Эта модель создана в 2016 году, а к 2018 году, после нескольких оптимизаций вычислительной сложности, она нашла применение в Google при создании образцов речи на различных языках.

== Оверсэмплинг ==

'''ADASYN''' (''Adaptive synthetic sampling'') – семейство методов, являющихся попыткой «адаптации» SMOTE, то есть создания объектов, с которыми на выборке будет показан лучший результат классификации. Такие методы могут: создавать больше данных на миноритарных классах, на которых обучение сложнее; изменять пространство объектов в сторону точек, у которых соседи неоднородны; просто добавлять случайное изменение к генерируемым точкам для создания естественного шума.

== Источники ==