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概念解析 | 生成式与判别式模型在低级图像恢复与点云重建中的角力：一场较量与可能性探索

注1：本文系“概念解析”系列之一，致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是：生成式模型与判别式模型在低级图像恢复/点云重建任务中的优劣与特性。

生成式与判别式模型在低级图像恢复与点云重建中的角力：一场较量与可能性探索

1. 背景介绍

机器学习中的两大主要模型类型——生成式模型和判别式模型在各自的应用领域展示了强大的潜力。尤其在处理低级图像恢复或点云重建等任务时，这两类模型各有千秋，值得我们深入探讨。

概念解析 | 生成式与判别式模型在低级图像恢复与点云重建中的角力：一场较量与可能性探索_第1张图片

Introduction to generative and discriminative models | by Tatiana Dembelova | Towards Data Science

2. 原理介绍与推导

2.1 生成式模型

生成模型，如其名，尝试“生成”数据，或者更精确地说，它们试图学习数据的联合概率分布

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