76
правок
Изменения
Нет описания правки
[[Файл:Generative_v_discriminative.png|420px|thumb|right|Порождающая модель пытается генерировать убедительные 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.]]
'''Порождающие модели''' (англ. ''generative model'') {{---}} это класс моделей совместного распределения вероятностей <tex>p(x, y)</tex> для генерации новых объектов на основе исходных данных.
Порождающая модель может генерировать новые фотографии животных, которые выглядят как настоящие животные, в то время как дискриминативная модель (англ. ''discriminative model'')<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Discriminative_model Discriminative model]</ref> может отличить собаку от кошки.
== Классификация задачи ==
== Вычисление распределения ==
[[Файл:TaxonomyTax2.png|500px|thumb|right]]
Оценка плотности распределения является основной задачей порождающих моделей.
*[https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_model Generative_model]
*[https://developers.google.com/machine-learning/gan/generative Google courses с примерами на понимание]
[[Категория: Машинное обучение]]
[[Категория: Порождающие модели]]
