在机器学习任务中，生成模型是一类用于学习数据分布的模型。它们将输入数据作为观测变量，并通过学习观测变量与一些隐变量之间的关系来生成具有相似分布的新样本。 深度生成模型是生成模型中最为强大且受欢迎的模型之一，它们利用深度神经网络来建模隐变量之间的复...

生成模型是机器学习中一类重要的模型，其目的是从已有数据中学习到数据的概率分布，然后利用这个概率分布来生成新的数据样本。生成模型在数据合成、数据增强、数据修复等应用场景中发挥着重要作用。本文将介绍生成模型的基本概念、主要算法和一些实际应用。 生成模...

生成对抗网络（GANs）是近年来在计算机视觉和机器学习领域引起广泛关注的一种强大的生成模型。它由生成器和判别器两个模型组成，通过博弈模式相互对抗的方式学习生成与判别模型。其中，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）...

引言 深度生成模型是一种非常热门的机器学习方法，可以用于生成各种类型的数据，如图像、音频、文本等。它的原理基于深度神经网络，并结合了概率论与统计学的知识。本文将介绍深度生成模型的原理，并通过实际案例展示其在不同领域的应用实践。 深度生成模型的原理...