00问答网
所有问题
当前搜索:
生成模型和判别模型的区别
机器学习“判定模型”和“
生成模型
”有什么
区别
答:
生成方法的特点:生成方法可以还原联合概率分布,而判别方法则不能;生成方法的学习收敛速度更快
,即当样本容量增加的时候,学习的模型可以更快的收敛于真实的模型;当存在隐变量时,仍可以用生成方法学习,此时判别方法就不能用。判别方法的特点:判别方法直接学习的是条件概率或者决策函数,直接面对预测,往...
区分
判别
式
模型与生成
式模型
答:
是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络、boosting、条件随机场等。举例:要确定一个羊是山羊还是绵羊,用
判别模型的
方法是从历史数据中学习到模型,然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率,是绵羊的概率。则会对x和y的...
什么是机器学习中的区分
模型和生成模型
答:
那个不叫 区分模型 一般要叫
判别模型
简单说判别模型会描述从观察到的现象会得到怎样的结论 比如可以是类别等
生成模型
会描述观察到的现象是通过一种怎样的数学结构产生的
机器学习的任务包括
判别与生成
。
答:
机器学习中的模型一般分为两类:判别模型、生成模型,这是对问题的两种不同的审视角度。假设我们要学习一个算法区分大象和狗(假设输入是重量、鼻子长度等特征)。
判别模型和生成模型
以两种不同的思路解决这个问题:判别模型:根据训练集,找到一个两种动物的一个差别(决策边界),然后根据输入的特征(比如...
无人驾驶(三)行人跟踪算法
答:
判别式模型不像生成式模型仅仅利用了行人的信息,还利用了背景信息,
因此判别式模型的跟踪效果普遍优于生成式模型
。(1)基于相关滤波的跟踪算法 核相关滤波(KCF)算法是基于相关滤波的经典跟踪算法,具有优良的跟踪效果和跟踪速度。这是由于其采用了循环移位的方式来进行样本生产...
感知机是监督还是非监督
答:
完全正确的将数据集分割在该超平面的两侧。有监督学习分为
生成模型和判别模型
两种 其分别含义如下:(1)生成模型:通过输入数据学习联合概率分布P(X,Y)得到的条件概率分布P(Y|X)作为预测模型;(2)判别模型:通过输入数据直接学习得到的决策函数f(x)或条件概率分布P(Y|X)作为预测模型。
深度学习 是
生成模型
还是
判别模型
答:
X, Y),训练好的模型能够
生成
符合样本分布的新数据,它可以用于有监督学习和无监督学习。
判别模型
:将跟踪问题看成一个二分类问题,然后找到目标和背景的决策边界。它不管目标是怎么描述的,那只要知道目标和背景的差别在哪,然后你给一个图像,它看它处于边界的那一边,就归为哪一类。
GAN网络什么意思
答:
对于
判别模型
,损失函数是容易定义的,因为输出的目标相对简单。但对于生成模型,损失函数的定义就不是那么容易。我们对于生成结果的期望,往往是一个暧昧不清,难以数学公理化定义的范式。所以不妨把
生成模型的
回馈部分,交给判别模型处理。这就是Goodfellow他将机器学习中的两大类模型,Generative和Discrimitive...
今年大火的软件AIGC到底是什么
答:
生成模型
的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。
判别模型的
任务是判断给定的实例看起来是自然真实的还是人为伪造的(真实实例来源于数据集,伪造实例来源于生成模型)缺点1)对输出结果的控制力较弱,容易产生随机图像2)生成的图像分别率较低3)由于GAN需要用判别器来判断生产的图像是否与...
GAN(1) GAN介绍: 基本概念及逻辑
答:
生成模型
G 是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。在GAN中,可以理解为输入一个vector,生成一个图片、语音、文本等有结构的输出。
判别模型
D 是一种对未知数据与已知数据之间关系进行建模的方法,在GAN中,可以理解为判别器建立了训练数据与生成器输出的数据的关系,按训练数据的标准为生成...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
生成式和判别式模型
生成式和判别式的区别
pandas异常值替换
生成式ai和辨别式的区别
理想模型和一般模型区别
模型的本质
生成模型与判别模型的区别
判别模型和生成模型
简述生成模型和判别模型