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归一化流(Normalizing Flows)07:实际应用与实现

归一化流(Normalizing Flows)07:实际应用与实现 八、实际应用与实现(高中生详细版)8.1 训练归一化流:教会机器学习复杂分布8.1.1 什么是训练?类比:学习画画想象你要教一个学生学会画人脸:给学生看很多人脸照片(训练数据)学生尝试画人脸(模型生成样本)你告诉学生哪里画得好,哪里需要改进(计算损失函数)学生根据反馈调整画法(更新参数)重复这个过程直到学生画得很好(训练完成)归一化流的训练过程:收集真实数据:比如很多张人脸图片模型尝试理解数据分布:学习这些图片的概率分布计算模型的"理解程度":通过似然函数衡量调整模型参数:让模型更好地理解数据重复直到满意:模型能很好地生成新的人脸8.1.2 最大似然估计:让模型"喜欢"真实数据直观理解:/
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