网络体系结构为什么要采用分层次的结构？似举出一些与分层体系结构的思想相似的日常生活的例子

网络体系结构采用分层次的结构是为了实现模块化、可扩展性和易于维护。类似的日常生活例子包括：建筑物的结构分层，电子产品的软硬件分层，汽车的引擎、底盘、车身分层等。这些分层结构都可以使得产品更加模块化、易于维护和升级。

相关问题

1.什么是回归问题?举出一个回归问题的例子。什么叫分类问题?举出一个分类问题的例子。

回归问题是指根据变量之间的关系预测数值型目标变量的问题，如预测房价、股票价格等。一个回归问题的例子是利用房屋面积、房间数量等特征变量预测房屋售价。

分类问题是指根据变量之间的关系将样本划分到不同的类别中，如根据肿瘤大小等特征变量判断肿瘤是良性还是恶性。一个分类问题的例子是将照片中的动物分成猫和狗两类。

什么是生成式模型？可以举出生成式自动编码器的例子 吗？

生成式模型（Generative Model）是一类机器学习模型，可以通过学习数据的分布来生成新的、与原始数据相似的样本。与之相对的是判别式模型（Discriminative Model），判别式模型则是通过学习输入和输出之间的映射关系来进行预测。

生成式自动编码器（Generative Autoencoder，GAE）是一种生成式模型，可以将输入数据映射到一个潜在的特征空间，并根据这个特征空间中的分布来生成新的数据样本。具体来说，GAE包含一个编码器和一个解码器，其中编码器将输入数据映射到潜在的特征空间，而解码器则将特征空间中的向量映射回输入空间中，从而生成新的数据样本。

举个例子，假设我们使用GAE对MNIST手写数字进行建模。首先，我们将手写数字图像作为输入数据，并使用编码器将其映射到潜在的特征空间。然后，我们可以在特征空间中生成新的向量，并使用解码器将这些向量映射回输入空间中，从而生成新的手写数字图像。通过这种方式，我们可以使用GAE生成与原始数据相似的新样本。

总之，生成式模型是一种可以从数据中学习分布并生成新的样本的机器学习模型。生成式自动编码器是其中一种常见的生成式模型，可以用于数据的降维、特征提取和生成新数据等任务。