Python中的隐式生成模型：MCMC/对抗性学习的实现 大家好，今天我们将深入探讨隐式生成模型，并重点关注两种主要的实现方法：马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法和对抗性学习方法。隐式生成模型的核心思想是，我们不需要显式地定义一个概率密度函数，而是通过采样机制来生成数据。这在处理高维、复杂的数据分布时非常有用，因为显式地建模这些分布通常是不可行的。 1. 隐式生成模型的概念 与显式生成模型（如变分自编码器VAE或生成对抗网络GAN，但这里的GAN是作为对比出现的，后续会详细讲解对抗性学习）不同，隐式生成模型不直接定义数据的概率密度函数 p(x)。相反，它定义了一个从简单分布（如高斯分布）到目标数据分布的映射。这意味着我们可以从简单分布中采样，然后通过这个映射生成类似目标数据的样本。 显式生成模型: 直接定义或近似 p(x)。例如，VAE试图学习一个编码器 q(z|x) 和一个解码器 p(x|z)，并通过最大化证据下界（ELBO）来近似 p(x)。 隐式生成模型: 定义一个生成器 G(z)，其中 z ~ p(z) 是一个简单分布（通常是高斯分布），G(z) 生成的样本近似于目标数据分布。 …
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