Изменения

Порождающая модель иногда позволяет использовать обучение [[Общие понятия#Обучение с частичным привлечением учителя (англ. Semi-supervised learning)|с частичным привлечением учителя]]. Пусть задача состоит в том, чтобы отличить кошек от собак на фотографиях. Может быть Обычно мало хорошо размеченных данных, на которых кошки и со­баки отмечены вручную. Основная часть задачи со­стоит в том, чтобы понять, чем разумные фотографии отличаются от слу­чайного шума. Иначе говоря, если сначала определить распределение <tex>p(x)</tex>, то проще обучить распределение <tex>p(y \mid x)</tex>, в кото­ром где <tex>y</tex> {{---}} это один бит, отвечающий за отдельный признак, а <tex>x</tex> {{---}} целая это вся фотография, может быть проще обучить, если сначала определить распределение <tex>p(x)</tex>.

[[Файл:Tax5tax7.png|thumb|centerright|upright=42.537|Таксономия порождающих моделей]] 

Можно даже и вовсе никаких предположений не делать: любое распределение всегда раскладывается как :

<tex>p(x) = \displaystyle \prod_{i} p(x_i \mid x_1, {{...}}, x_{i-1})</tex>(Простая факторизующаяся плотность)

Так представляется модель в FVBN (fully visible belief net­works)<ref>[https://mitpress.mit.edu/books/graphical-models-machine-learning-and-digital-communication Frey B. Graphical Models for Machine Learning and Digital Communication, Cambridge, MA: MIT Press, 1998.]</ref>, идея которых состоит в том, что с одномерными распределениями мы уж как-нибудь разберемся нетрудно разобраться - в ранних работах их представляли классическими моделями. А сейчас мы можем их промоделировать последовательно [[Глубокое обучение|глу­бокими сетями]], получится модель, которая сможет последовательно породить <tex>х</tex> компонент за компонентом, каждый раз для порождения <tex>x_i</tex> опираясь на уже порожденные <tex>x_1, {{...}}, x_{i-1})</tex>. Именно эта идея лежит в основе моде­ли для работы со звуком WaveNet, разработанной Google DeepMind<ref>[https://deepmind.com/blog/article/wavenet-generative-model-raw-audio Blog post by DeepMind about WaveNet]</ref>. Существующие параметрические модели синтезирования речи<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_synthesis Text-To-Speech (TTS)]</ref> обычно генерируют звук, прогоняя выходной сигнал через специальные обработчики, называемые вокодерами<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Vocoder Vocoder]</ref>.[[Файл:WaveNet.gif|thumb|upright=1.5|right|Устройство WaveNet]]WaveNet меняет парадигму, генерируя звуковой сигнал по семплам. Это не только приводит к более натуральному звучанию речи, но и позволяет создавать любые звуки, включая музыку.Эта ар­хитектура состоит из нескольких последовательных слоев разреженных сверток и в ней снова встречаются остаточные связи, связи «через уровень» и так далее.Во время обучения входящие последовательности представляют собой звуковые волны от примеров записи голоса. После тренировки можно с помощью сети генерировать синтетические фразы. На каждом шагу семплирования значение вычисляется из вероятностного распределения, посчитанного сетью. Затем это значение возвращается на вход и делается новое предсказание для следующего шага. В моделях [[Задача генерации объектов|PixelRNN]]^{[на 24.02.20 не создан]} и [[Задача генерации объектов|PixelCNN]]^{[на 24.02.20 не создан]} строится изображение пиксель за пикселем, слева направо и свер­ху вниз. Каждый пиксель <tex>x_n</tex> порождается из условного распределе­ния <tex>p(x_n \mid x_1, {{...}}, x_{n-1})</tex>а оно уже моделируется или [[Рекуррентные нейронные сети|рекуррентной сетью]] или [[Сверточные нейронные сети|сверточной]]. Модель DRAW<ref>[http://arxiv.org/abs/1502.04623 DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation / K. Gregor et al. / / arXiv, 2015.]</ref> последо­вательно «рисует» картинку с помощью рекуррентной сети, а [[механизм внимания]]^{[на 24.02.20 не создан]} помогает сети в данный момент сконцентрироваться на нужной части изображе­ния.

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<ref>[https://arxiv. ''org/abs/1503.05571 Generative Stochastic Networks'')]</ref>.

== Глубокие порождающие модели [[Generative Adversarial Nets (GAN)|Порождающие состязательные сети]] {{---}} алгоритм машинного обучения, построенный на основе комбинации из двух нейронных сетей : генеративная модель <tex>G</tex>, которая строит приближение распределения данных, и дискриминативная модель <tex>D</tex>, оценивающая вероятность, что образец пришел из тренировочных данных, а не сгенерированных моделью <tex>G</tex>. Обучение для модели <tex>G</tex> заключается в максимизации вероятности ошибки дискриминатора <tex>D</tex>. == См. также ==*[[Байесовская классификация#Наивный байесовский классификатор|Наивный байесовский классификатор]]

 == См. также ==*[[Байесовская классификация#Наивный байесовский классификатор|Наивный байесовский классификатор(простейшая порождающая модель)Генерация изображения по тексту]]