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（一）生成模型简介
1、什么是生成模型
在概率统计理论中，生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下，随机设工程观测数据的模型，他给观测值和标测数据序列指定一个联合概率分布，在机器学习中，生成模型可以用用来直接对数据进行建模，如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样，也可以用来建立变量间的条件概率分布，条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
对于生成模型，可以分为两种类型，
（1）可以完全表示出确切的分布函数
（2）第二种生成模型智能做到新数据的生成，二数据分布函数是模糊的。
生成模型的作用：
（1）生成模型具有表现和处理高维概率分布的能力，而这种能力可以有效应用在数学或工程领域。
（2）与强化模型结合。
（3）通过提供生成数据，优化完善半监督学习。
生成模型：
自动编码器
变分自动编码器
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