AI大神「何恺明」解读：使用概率建模形式化生成建模问题！

不二如是

何恺明教授（Kaiming He）是计算机视觉领域的杰出学者，尤其以其在深度学习和生成建模方面的贡献而闻名。

他在多篇论文中深入探讨了生成建模的核心问题，并提出了多种创新方法。

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在生成建模中，核心挑战之一是建模复杂、高维的联合概率分布。

传统的生成模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和朴素贝叶斯分类器，通常通过建模数据的联合概率分布来生成数据。

然而，这些模型在处理复杂数据时可能面临效率和表达能力的限制。

何恺明教授在其研究中，强调了生成建模的三个基本问题：

• 数据分布建模：如何有效地建模数据的联合概率分布。
• 生成过程设计：如何设计生成数据的过程，使其能够捕捉数据的复杂结构。
• 训练与优化：如何训练模型以最大化数据的似然，确保生成的样本质量。
  

他提出，生成模型应通过建模数据的联合概率分布来捕捉数据的生成过程，从而能够生成新的数据样本。

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@FishC 使用概率建模形式化生成建模问题

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快速收敛 发表于 2025-7-29 08:45
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