76
правок
Изменения
Нет описания правки
[[Файл:Generative_v_discriminative.png|420px|thumb|right|Порождающая модель пытается генерировать рукописные 0 и 1, для этого моделирует распределение по всему пространству данных. Напротив, дискриминативная модель старается разделить данные, без необходимости точно моделировать, как объекты размещаются по обе стороны от линии.]]
<tex>р(у | х)</tex>
'''Порождающие модели''' (англ. ''generative model'') {{---}} это класс моделей, которые обучают ''совместное'' распределение<ref> [https://en.wikipedia.org/wiki/Joint_probability_distribution Joint probability distribution]</ref> данных <tex>p(x, y)</tex>; отсюда легко получить ''условное'' распределение <tex>p(y | x)={p(x, y)\over p(x)}</tex><tex>p(y | x)={p(x, y)\over p(x)}</tex>, но совместное даёт больше информации и его можно использовать, например, для ''генерации'' новых фотографий животных, которые выглядят как настоящие животные.
С другой стороны, дискриминативная модель (англ. ''discriminative model'')<ref> [https://en.wikipedia.org/wiki/Discriminative_model Discriminative model]</ref> обучает только ''условное'' распределение и может, например, отличить собаку от кошки.
