生成判别：构建模型与网络探讨判别性特征的创新点及起因

一、引言

随着科技的飞速发展机器学在众多领域取得了显著的成果。作为机器学中的两种基本建模方法，生成模型和判别模型在图像识别、语音识别、自然语言应对等领域都有着广泛的应用。本文将从生成模型和判别模型的基本概念入手，探讨二者之间的区别与联系，以及判别性特征的创新点及其起因。

二、生成模型与判别模型概述

1. 监学的任务

监学的任务就是学一个模型应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出。在这个进展中，咱们可采用生成模型或判别模型来完成这一任务。

2. 生成模型

生成模型是指对数据的生成过程实建模。具体对于，生成模型学的是数据的概率密度模型，从而可生成新的数据。生成模型关注的是数据的分布特征，如概率分布、概率密度等。

3. 判别模型

判别模型则是直接建模条件概率，即给定输入X，预测输出Y的概率。判别模型关注的是怎样将输入映射到对应的输出，即判别函数。

三、生成模型与判别模型的区别与联系

1. 区别

（1）关注点不同：生成模型关注数据的生成过程即概率密度模型；判别模型关注输入与输出之间的映射关系，即判别函数。

（2）样本需求不同：生成模型需要无穷多的样本数据来学数据的分布特征；判别模型则需要有限的样本数据来学输入与输出之间的映射关系。

2. 联系

在实际应用中，生成模型和判别模型可以相互转化。例如，利用生成模型求得参数使p(x|y)p(y)更大，等价于利用判别模型求得参数使p(y|x)更大。这两种模型在本质上具有一定的统一性。

四、判别性特征的创新点及原因

1. 创新点

（1）端到端学：判别模型可直接从原始输入数据学到输出结果避免了传统方法中繁琐的特征提取和模型训练过程。

（2）深度学：判别模型可借助深度学技术，自动学到数据的高级特征，增进模型的预测性能。

（3）多任务学：判别模型可同时学多个相关任务，增强模型的泛化能力。

2. 原因

（1）数据驱动：判别模型以数据为核心，通过大量数据的学，自动发现数据中的规律，增进了模型的泛化能力。

（2）端到端学：判别模型实现了端到端的学简化了传统方法的复杂流程，减低了模型的误差。

（3）深度学技术：判别模型借助深度学技术，可自动学到数据的高级特征增进了模型的预测性能。

五、结论

生成模型和判别模型作为机器学中的两种基本建模方法各自具有独有的优势。随着深度学等技术的发展，判别模型在多领域取得了显著的成果。本文从生成模型和判别模型的基本概念、区别与联系以及判别性特征的创新点及其原因实行了探讨，以期对相关领域的研究和实践提供一定的参考价值。在未来的研究中怎么样进一步融合生成模型和判别模型，发挥二者各自的优势，将成为一个值得关注的研究方向。