为何VAE、GAN、扩散模型和GPT被称为生成模型，这是与判别模型相对的概念吗？
2024-11-27 阅读 12
VAE、GAN、扩散模型和GPT被称为生成模型，是因为它们能够学习数据的分布，并能生成新的数据样本。生成模型的目标是学习数据的概率分布，从而能够生成与原始数据类似的新数据。生成模型通常用于生成图像、文本、音频等各种类型的数据。
与生成模型相对的是判别模型，判别模型的目标是学习输入数据与标签之间的映射关系，用于对数据进行分类或回归。判别模型通常用于解决分类、回归等监督学习任务。
因此，生成模型和判别模型是机器学习中的两种不同类型的模型，它们的目标和应用场景有所不同。生成模型侧重于生成新数据，而判别模型侧重于对数据进行分类或回归。
更新于 2024年11月29日
