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生成式模型及扩散模型原理及代码讲解PPT

生成式模型和扩散模型是机器学习中用于生成或转化数据的两种重要方法。这两种模型在原理和实现方式上有显著差异,但都广泛应用于各种领域,如自然语言处理、图像生成...
生成式模型和扩散模型是机器学习中用于生成或转化数据的两种重要方法。这两种模型在原理和实现方式上有显著差异,但都广泛应用于各种领域,如自然语言处理、图像生成和强化学习等。生成式模型生成式模型的核心思想是从已有的数据分布中学习数据的内在结构和规律,然后根据这些规律生成新的数据。常见的生成式模型包括自编码器、变分自编码器和生成对抗网络(GANs)等。自编码器是一种无监督的神经网络模型,其由输入层、隐藏层和输出层组成。在训练过程中,自编码器学习将输入复制到输出的编码表示。当被用作生成模型时,自编码器可以从随机噪声中学习并复制输入的数据。下面是一个使用PyTorch实现的简单自编码器代码示例:变分自编码器(VAE)是自编码器的一个扩展,它引入了潜在变量来学习数据的潜在表示。VAE通过最大化ELBO(证据下界)来学习数据的潜在表示,并使用重参数化技巧来生成新的数据样本。下面是一个使用PyTorch实现的简单VAE代码示例:生成对抗网络(GAN)由一个生成器和一个判别器组成。生成器的任务是学习数据的内在分布并生成新的数据样本,而判别器的任务是学习区分真实数据和生成数据。在训练过程中,生成器和判别器通过相互竞争来提高生成数据的真实性和判别器的准确性。下面是一个使用PyTorch实现的简单GAN代码示例: