深度生成模型

近年,机器学习已经在计算机视觉、语音识别、语音合成以及自然语言处理(NLP)领域取得了突破性成果,在机器翻译和情感计算中展现的能力也颇令人期待。 其中机器学习方法可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach),所学到的模型分别称为生成式模型(generative model)和判别式模型(discriminative model)。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X,Y),训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据,它可以用于有监督学习和无监督学习。本报告重点讲述了基于无监督学习深度生成模型的典型算法,并详细介绍了去噪自动编码到去噪打分网络的底层含义。

深度生成模型-周瑾洁

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2022/01/14/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e7%94%9f%e6%88%90%e6%a8%a1%e5%9e%8b/

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