定义
给定来自感兴趣分布的观测样本 ，生成模型的目标是学习建模其真实数据分布 。
功能
- 学习到的近似模型
- 使用模型生成新样本
- 使用模型评估观测数据、采样数据的似然函数
按方向分类
- 生成对抗网络 (GANs)：建模通过对抗训练学习到的分布的采样
- 基于似然的模型：学习一个为观测到的样本赋予高概率的模型，包括自回归模型、归一化流、变分自编码器 (VAEs)
- 基于能量的模型：数据分布被学习为一个能量函数，该函数随后被归一化
- 基于分数的模型：不直接建模能量函数本身，而是将基于能量模型的得分函数学习为一个神经网络