生成模型表示推断学习

生成模型是一种用于推断学习的模型，它通过学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)来生成新的符合样本分布的数据。在有监督学习任务中，生成模型可以根据贝叶斯公式从联合概率分布P(X,Y)中推断出条件概率分布P(Y|X)，从而得到预测的模型。典型的生成模型包括朴素贝叶斯、混合高斯模型和隐马尔科夫模型等。

生成对抗网络（GAN）也是一种生成模型，它通过训练样本数据的概率分布来生成新的数据。GAN的基本思想是通过两个对抗的神经网络，一个生成器网络和一个判别器网络，来进行训练。生成器网络学习如何生成与训练数据相似的样本，而判别器网络则学习如何区分真实数据和生成的数据。通过不断的迭代训练，生成器网络逐渐提高生成样本的质量，从而实现了生成模型的目标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解](https://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/80267726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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