Изменения

Чаще всего порождаемый объект <tex>X</tex> представляет собой набор элементов <tex>X = \{x_i\}</tex>, что позволяет порождать объект по частям. Для изображения, например, такими частями будут являться пиксели. Таким образом, при порождении следующих частей объекта мы можем опираться на уже созданные, и тогда перед нами встаёт задача максимизация функции правдоподобия: для набора данных <tex>X = \{x_i\}</tex> максимизировать <tex>\displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)</tex> по параметрам модели θ, т.е. найти <math>\theta^* = \underset{\theta}{\operatorname{argmax}} \displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)</math>. Эта задача относится к классу задач обучения без учителя или с частичным привлечением учителя. При её решении либо работают с явными распределениями, сводя распределение <tex>p(x,y)</tex> к произведению распределений определённой структуры, либо используют неявные модели, которые не восстанавливают всю функцию плотности, а только моделируют ту часть этой функции, которая нужна непосредственно. Стоит отметить, что простые порождающие модели, такие как наивный байесовский классификатор, не показывают достаточное качество результата, чтобы на их основе можно было сгенерировать полноценные мультимедиа объекты. Из класса порождающих моделей при генерации именно изображений особенно хорошо показали себя модели [[Generative Adversarial Nets (GAN) | состязательных сетей]], [[PixelRNN и PixelCNN | PixelRNN и PixelCNN]], а также DRAW (рисуют изображение с помощью сочетания [[Рекуррентные нейронные сети | рекуррентных НС]] и [[Механизм внимания | механизма внимания]]).