76
правок
Изменения
→Неявный подход
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]]<sup>[на 24.02.20 не создан]</sup>(англ. ''Generative Stochastic Networks'')
[[Generative Adversarial Nets (GAN)|Порождающие состязательные сети]] {{---}} алгоритм машинного обучения, построенный на 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>.
== Глубокие порождающие модели на основе нейронных сетей ==
