generative modeling
- генеративное моделирование
#
позволяет выявить наиболее правдоподобную теорию среди конкурирующих объяснений данных наблюдений, основываясь исключительно на данных, без каких-либо заранее запрограммированных знаний о том, какие физические процессы могут происходить в исследуемой системе. Генеративная модель (generative model) берёт наборы данных (обычно изображения) и разбивает каждый из них на набор базовых, абстрактных строительных блоков – это называется “скрытым пространством данных” (latent space). Алгоритм манипулирует элементами скрытого пространства, чтобы увидеть, как это влияет на исходные данные, что помогает раскрыть физические процессы, которые работают в исследуемой системе. По сути, генеративное моделирование спрашивает, насколько вероятно, учитывая условие X, что вы будете наблюдать результат Y. Самыми известными системами генеративного моделирования являются генеративные состязательные сети, в которых генеративная модель, генератор формирует образцы и вариации изображений, видео- и/или аудиозаписей, текстов, которые затем проверяет на подлинность вторая подсеть, дискриминатор.
Связные термины
deep generative model, discriminative model, generative adversarial network
