126 | 计算机视觉高级话题（三）：产生式模型

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

产生式模型是计算机视觉领域的一个重要话题，它与判别式模型相对应，不仅能够对已有数据进行建模，还能够产生新的数据。产生式模型的核心思想是模型要能够产生数据，并且新产生的数据要能够“以假乱真”。在简单的模型中，概率分布可以起到产生数据的作用，但对于复杂的数据，研究人员提出了一种新的产生式模型，即产生式对抗网络（GAN）。GAN包括一个产生器和一个判别器，通过迭代训练，产生器逐渐调整自己产生数据的过程，使得判别器无法分辨数据的真伪。而GAN的发展也带来了一些理论上的怀疑，最新的研究表明，在某些情况下，GAN并不能对数据的整个分布进行建模，存在局限性。因此，研究者仍在探索如何克服这些问题，或者寻找更好的方法来产生数据。产生式模型的发展对于计算机视觉领域具有重要意义，而有了能够以假乱真的产生式模型，将会对各种应用带来新的可能性。