4.2 生成模型与自编码器

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4.2 生成模型与自编码器 4.2 生成模型与自编码器在人工智能和机器学习的广阔领域中，算法通常被划分为两大类：判别模型（Discriminative Models）和生成模型（Generative Models）。判别模型学习的是如何区分不同类别的数据，即学习条件概率 P(y|x)，给定输入 x，预测其类别 y。而生成模型则致力于学习数据的内在分布 P(x)，即理解数据是如何生成的。本章 4.2 节将深入探讨生成模型的概念，特别是与自编码器（Autoencoders）及其变种（如变分自编码器 VAE）的关联，它们在学习数据表示和生成新数据方面扮演着重要角色。 4.2.1 生成模型的原理与意义生成模型的核心目标是捕获训练数据的真实分布 P(x)。