76
правок
Изменения
→Неявный подход
Основная альтернатива всему этому состоит в том, чтобы использовать ''неявные'' порождающие модели, в которых мы не пытаемся получить функцию, подсчитывающую плотность нужного распределения в каждой точке, а просто моделируем то, что нам от этой модели нужно. Например, если мы хотим просто научиться порождать фотографии милых котиков, нам не так важно иметь явную функцию плотности <tex>p(x)</tex>, которая могла бы сказать, насколько вероятно, что перед нами котик, - вполне достаточно просто уметь генерировать новые <tex>x \sim p(x)</tex>.
Сэмплирование из сложных многомерных распределений делается с помощью МСМС<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain_Monte_Carlo Markov chain Monte Carlo(МСМС)]</ref>-методов: попробуем построить марковскую цепь, которая описывает случайное блуждание под графиком плотности распределения; если . Если достаточно долго блуждать под графиком плотности <tex>p(x)</tex>, можно будет считать, что полученная точка представляет собой случайную точку, взятую по распределению <tex>p(x)</tex>. Примером такого моделирования глубокой сетью являются ''порождающие стохастические сети''(англ. ''Generative Stochastic Networks'')
== Глубокие порождающие модели на основе нейронных сетей ==
