神经网络是生成模型还是判别模型,生成是AI大规模失业

贝叶斯判别模型 2023-11-05 23:40 466 墨鱼

贝叶斯判别模型

神经网络是生成模型还是判别模型,生成是AI大规模失业

常见的判别模型有Logistic回归、支持向量机、神经网络等。由生成模型可以得到判别模型，但由判别模型得不到生成模型。13.2 变分自编码器13.2.1 含隐变量的生成模型假设一个生成模这是因为模型已经学习了训练数据中的噪声。欠拟合是指模型在训练数据上没有得到足够好的训练，因此在未见过的数据上也表现不佳。这通常是因为模型太简单，无法学习数据中的底层模式。

K-Means属于判别模型，GMM属于生成模型；在超参数选择上，GMM的验证误差和训练误差曲线的走向不一致，方便判别模型与生成模型如果您学习过神经网络，那么您接触到的大多数应用很可能是使用判别模型实现的。而生成对抗网络属于一类不同的模型，被称为生成模型。在训练

不过判别模型更直接，更简单。两种方法目前交叉较多。由生成式模型可以得到判别式模型，但由判别式模型得不到生成式模型。总结提示：重要经验：1)典型的生成式模型：朴素贝叶斯，K近深度学习是生成模型还是判别模型。深度学习的模型有很多，既有生成模式也有判别模式，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括CNN卷积神经网络、DBN深度信念

第二种方法是避开求极大似然过程的隐式方法，其代表模型是生成对抗网络。生成对抗网络利用神经网络的学习能力来拟合两个分布之间的距离，巧妙地避开了求解似然函数的难题，是目前它们的区别在于：对于输⼊数据x，类别标记y，判别式模型求得是P（Y|X），即后验概率；⽽⽣成式模型最后求的是P（X，Y），即联合概率。从本质上来说：判别式模型之所以称为“

5、简单的说，生成模型是从大量的数据中找规律，属于统计学习；而判别模型只关心不同类型的数据的差别，利用差别来分类。一、决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|解析：朴素贝叶斯对数据的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已，就算缺失了某个特征，顶多不用计数而已，还是可以计算的20. 朴素贝叶斯与LR的区别正确的是A、朴素贝叶斯是生成

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