Konsep model generatif dan model diskriminatif dalam pembelajaran mesin

Model generatif dan model diskriminatif ialah dua jenis model penting dalam pembelajaran mesin Mereka mempunyai kaedah dan ciri yang berbeza dalam tugasan klasifikasi dan regresi.

Model generatif

Model generatif cuba mempelajari taburan kebarangkalian bersama P(X,Y) antara data input dan label, dan mengira taburan kebarangkalian bersyarat P(Y|X) melalui formula Bayesian untuk membuat ramalan . Model generatif bukan sahaja boleh menyatakan kesan label pada input, tetapi juga menerangkan pengedaran data input. Model generatif biasa termasuk Gaussian Mixture Model (GMM), Naive Bayes Classifier, Hidden Markov Model (HMM) dan Generative Adversarial Network (GAN), dsb. Model generatif boleh menjana sampel baharu dengan mempelajari pengedaran data, dan mempunyai keupayaan penjanaan yang kukuh. Sebaliknya, model diskriminatif hanya menumpukan pada meramalkan label tanpa mengambil kira pengedaran data. Oleh itu, model generatif mempunyai kelebihan tertentu dalam tugasan di mana jumlah data adalah kecil atau sampel baru perlu dijana.

Model diskriminasi

Model diskriminasi ialah kaedah yang mempelajari secara langsung taburan kebarangkalian bersyarat P(Y|X) daripada data input X kepada label Y. Berbanding dengan model generatif, model diskriminatif memberi lebih perhatian kepada sempadan antara kategori data yang berbeza. Matlamat model diskriminatif adalah untuk membezakan kategori data yang berbeza tanpa mengambil berat tentang proses penjanaan data. Pelaksanaan biasa model ini termasuk regresi logistik, mesin vektor sokongan, pepohon keputusan, hutan rawak dan model pembelajaran mendalam (seperti CNN, RNN, LSTM, Transformer, dll.). Regresi logistik ialah model diskriminasi yang biasa digunakan yang meramalkan kategori data dengan memetakan output model regresi linear kepada nilai kebarangkalian. Sokong mesin vektor mengasingkan kategori data yang berbeza dengan mencari hyperplane yang optimum. Pokok keputusan dan hutan rawak mengklasifikasikan data melalui satu siri peraturan keputusan. Model pembelajaran mendalam mempelajari perwakilan ciri data melalui rangkaian saraf berbilang lapisan untuk mencapai tugas pengelasan yang lebih kompleks. Ringkasnya, model diskriminatif ialah kelas kaedah pembelajaran mesin yang penting yang boleh mempelajari secara langsung hubungan antara data input dan label untuk mencapai tugas pengelasan. Model ini mempunyai pelbagai aplikasi dalam aplikasi praktikal

Ringkasnya, model generatif memfokuskan pada proses penjanaan data dan mempelajari taburan kebarangkalian bersama model diskriminatif memfokuskan pada sempadan pengelasan dan mempelajari secara langsung taburan kebarangkalian bersyarat. Dalam aplikasi praktikal, model generatif yang sesuai atau model diskriminatif dipilih mengikut tugas dan keperluan tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Konsep model generatif dan model diskriminatif dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!