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ch07_生成对抗网络(GAN)/ch7.md

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 ### 7.1.6 生成式模型、判别式模型的区别？
 
-​	对于机器学习模型，我们可以根据模型对数据的建模方式将模型分为两大类，生成式模型和判别式模型。如果我们要训练一个关于猫狗分类的模型，对于判别式模型，只需要学习二者差异即可。比如说猫的体型会比狗小一点。而生成式模型则不一样，需要学习猫张什么样，狗张什么样。有了二者的长相以后，再根据长相去区分。具体而言：
+​	对于机器学习模型，我们可以根据模型对数据的建模方式将模型分为两大类，生成式模型和判别式模型。如果我们要训练一个关于猫狗分类的模型，对于判别式模型，只需要学习二者差异即可。比如说猫的体型会比狗小一点。而生成式模型则不一样，需要学习猫长什么样，狗长什么样。有了二者的长相以后，再根据长相去区分。具体而言：
 
 - 生成式模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y), 然后由P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)求出概率分布P(Y|X)作为预测的模型。该方法表示了给定输入X与产生输出Y的生成关系