生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)

本文对比了生成模型与辨别模型的基本原理及应用。生成模型利用贝叶斯理论推断后验分布,需考虑先验分布与条件概率;而辨别模型直接计算给定输入下类别的后验概率,通过决策理论进行分类。

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生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)

这两个模型一般是讲的分类问题

生成模型

1、使用贝叶斯理论推断后验分布p(Ck|x)p(Ck|x),需要考虑先验分布p(Ck)p(Ck)p(X|Ck)p(X|Ck)
也可以对联合分布p(X,Ck)p(X,Ck)建模
2、使用决策论对x分配类
例子:

辨别模型(discriminative model)

辨别模型是确定一个函数,这个函数能直接将输入向量X,映射到K类别中的一类,表示为CkCk
1、直接计算p(Ck|X)p(Ck|X)
2、使用决策理论(decision theory)为每一个新的X分配一个类型标签

### 生成式对抗网络 (GAN) 的原理 生成式对抗网络(GAN)由两部分组成:生成模型Generative Model, G)和判别模型Discriminative Model, D)。这两者在一个零和游戏中相互竞争,其中G试图欺骗D,而D则尝试区分真实数据生成的数据。这种机制促使两者不断改进自己的性能直到达到纳什均衡状态,在此状态下,生成器能够创建几乎无法被辨别真假的数据样本[^1]。 对于具体的训练过程而言: - **初始化阶段**:随机初始化参数并设定超参数; - **迭代更新循环**: - 输入真实的样本给判别器以及来自噪声分布的向量给生成器; - 让判别器评估这些输入的真实性和伪造程度; - 使用反向传播调整两个组件中的权重以优化目标函数——即最大化判别器识别能力的同时最小化其对假样本的信任度。 最终目的是让生成器学会模仿任何所需的目标概率密度函数来制造逼真的合成实例。 ### 应用场景 GANs 已经广泛应用于多个领域,包括但不限于图像处理、视频预测、自然语言理解和音频信号分析等方面。具体来说, - 图像到图像转换任务可以通过条件 GAN 完成,比如将黑白照片着色或者把马变成斑马等操作; - 文本转语音系统利用序列建模技术加上波形重建完成高质量的声音输出; - 数据增强方面可以用来扩充有限的小规模数据库用于更好的机器学习效果提升。 ### 实现方式 在实际编程实践中,构建一个简单的 GAN 可以采用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的深度学习框架来进行开发工作。下面给出一段基于 Python 和 Keras 库的基础代码片段展示如何定义基本结构: ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense def build_generator(latent_dim): model = Sequential() model.add(Dense(256, input_dim=latent_dim)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(784, activation='tanh')) return model def build_discriminator(img_shape): model = Sequential() model.add(Dense(512, input_shape=img_shape)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(256)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model ``` 上述代码展示了怎样建立基础版本的生成器和鉴别器架构,并使用 Leaky ReLU 激活函数提高收敛速度和稳定性。
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