机器学习Generative 和 Discriminative Model

最新推荐文章于 2024-07-14 11:55:33 发布
最新推荐文章于 2024-07-14 11:55:33 发布
阅读量457 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tiaraistall/article/details/84740563

http://www.cnblogs.com/fanyabo/p/4067295.html

tiaraistall
关注
Generative vs Discriminative Models
白马负金羁
12-26 4863
Generative Models（生成模型） 和 Discriminative Models（判别模型）是机器学习中两个非常重要的概念，它体现了不同的机器学习算法内在的某种特殊属性，辨析这对概念将有助于深化读者对机器学习整体机制上的认识和理解
昇思25天学习打卡营第23天|MindSporeK基于GAN图像生成学习- 生成器(Generative Model)和判别器(Discriminative Model)
最新发布
2301_79516720的博客
07-31 1050
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)是一种生成式机器学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。最初，GAN由Ian J. Goodfellow于2014年发明，并在论文Generative Adversarial Nets中首次进行了描述，其主要由两个不同的模型共同组成——生成器(Generative Model)和判别器(Discriminative Model)：生成器的任务是生成看起来像训练图像的“假”图像；
判别模型(Discriminative model)和生成模型(Generative model)
热门推荐
Fishmemory的博客
06-19 2万+
说明生成算法和判别算法之间的区别。判别算法主要包括：SVM，逻辑回归等；生成算法主要包括：朴素贝叶斯，HMM等
Discriminative, Generative and Imitative Learning
MyArrow的专栏
05-25 1391
1. Generative Model（生成模型）     生成模型学习联合概率分布 p(x,y)。      可通过Baye规则转换为p(y|x)，然后进行分类。p(x,y)也可用于其它目的，如可用p(x,y)产生可能的(x,y)对。 2. Discriminative Model (判别模型)     判别模型学习条件概念分布p(y|x)。又可以称为条件模型     p(y|
李宏毅机器学习笔记Generative VS Discriminative
irony_202的博客
01-20 463
Generative受date影响较多，若data较少时（label有问题时），Generative可能较好（脑补）
生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative）
weixin_30731305的博客
07-19 230
生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative） 引言 最近看文章《A survey of appearance models in visual object tracking》（XiLi，ACMTIST，2013），在文章的第4节第1段有这样的描述，“Recently,visualobject trackinghas been posed as...
生成式模型（generative） vs 判别式模型（discriminative）
weixin_30838921的博客
03-04 585
Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes 无论是生成式模型还是判别式模型，都可作为分类器使用，分类器的数学表达即为：给定输入 X 以及分类变量 Y，求 P(Y|X)。 判别式模型...
[Machine Learning] 生成模型 & 判别模型（Generative & Discriminative Model）
Oh_MyBug的博客
02-16 641
生成模型 概率生成模型，简称生成模型（Generative Model），是概率统计和机器学习中的一类重要模型，指一系列用于随即生成可观测数据的模型。 典型模型 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model） 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model） 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier） 判别模型 在机器学习领域，判别模型是一种对未知数据y...
Generative and Discriminative Classifiers: Naive Bayes and Logistic Regression
09-29
在机器学习领域，分类器的类型可以按照模型建立的方式分为生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。本知识点将对生成模型和判别模型的特点进行解释，并着重探讨两种常见的分类算法：朴素...
生成模型（generative model）和判别模型（discriminative model）
Daniel_djf的专栏
12-12 1万+
在看论文和机器学习教材的时候，经常会看到生成模型和判别模型，一致对着两个模型概念很模糊，在这里自己做一个小结。   在后面介绍这个两个模型时，我们以分类问题为例，以加深理解。我们都知道，分类问题可以分为两个阶段：推理阶段（inference stage）和决策阶段（decision stage）。 推理阶段：利用训练数据学习得到一个可以计算 的模型。 决策阶段：利用在推理阶段得到的后验概率
《机器学习-小知识点》1： Generative VS Discriminative 问题
羊老羊
09-21 2281
生成式模型（generative） vs 判别式模型（discriminative）
Discriminative Learning和Generative Learning
pennyliang的专栏
12-08 7432
Discriminative 学习算法是一类模型化输入（X）输出（Y）的关系的方法，简单来说就好比中医，我们只知道用若干个药（当归，虎骨。。。）可以凑成一个药方，就能治疗跌打病痛。但我们并不去了解内部的原因，我们将其看做一个黑盒，只需了解Ｘ和Ｙ的关系，即model Ｐ（Ｙ｜Ｘ）．学习的结果就是X的一组参数，好比当归2钱，虎骨1两。Discriminative Learning要求X的各个项是独立变
机器学习笔记： Discriminative vs Generative Models
qq_40206371的博客
10-17 688
1Discriminative Model Learn a probability distribution p(y|x) 已知图片的情况下，属于哪个label的概率 但是问题在于，即使是不合理的输入，Discriminative Model也会给出它的类别分布 2Generative Model Learn a probability distribution p(x) 学习每个不同的image 出现的概率 可以一定程度上拒绝不合理的输入（让他们的...
生成模型与辨别模型（Generative vs discriminative model）
人工智障仁波切
08-22 1113
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)p(C_k|x),需要考虑先验分布p(Ck)p(Ck)p(C_k)和p(X|Ck)p(X|Ck)p(X|C_k) 也可以对联合分布p(X,Ck)p(X,Ck)p(X,C_k)建模 2、使用决策论对x分...
【判别式AI和生成式AI的全面对比1】
dongbao520的博客
07-14 5611
两种类型的AI在实际应用中可以相互补充，例如，在数据标注成本较高的情况下，可以使用生成式AI来生成伪标签数据，再利用判别式AI进行分类任务。这种类型的AI模型通常用于分类、检测和识别任务，其核心是判断输入数据属于哪个预定义的类别。生成式AI则关注于生成新的数据实例，这些数据与训练数据具有相似的分布特性。在选择AI模型时，需要根据具体的应用场景、数据可用性、性能要求和创新需求来综合考虑使用判别式AI还是生成式AI。判别式AI和生成式AI各有其优缺点，适用于不同的应用场景。
Discriminative model & Generative Model
Schortenger的博客
02-28 465
Discriminative model & Generative ModelMachine
Discriminative vs. Generative model
willpower_lsc的专栏
09-01 852
Discriminative vs. Generative model Discriminative Model是判别模型，又可以称为条件模型，或条件概率模型。Generative Model是生成模型，又叫产生式模型。二者的本质区别是discriminative model 估计的是条件概率分布(conditional distribution)p(class|context)gener
Discriminative Modeling vs Generative Modeling（学习Free Mind知识整理）
深藏功与名
08-22 1250
 阅读http://freemind.pluskid.org/machine-learning/discriminative-modeling-vs-generative-modeling/文章中的一些知识整理： ================================================================= Discriminative Model维基
斯坦福机器学习公开课课件完整解析
斯坦福大学作为全球顶尖的教育机构，在计算机科学领域尤其在机器学习领域具有深远...通过学习和理解这些知识点，学习者可以更好地掌握机器学习的核心技术和应用实践，为未来在人工智能领域的研究和开发打下坚实的基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值