以下对判别式模型、生成式模型和生成对抗网络的说法错误的是
A: 生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布”
B: 用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的
C: 判别式模型对问题本质缺乏了解，无法从个例中抽象出整体概念
D: 生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
A: 生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布”
B: 用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的
C: 判别式模型对问题本质缺乏了解，无法从个例中抽象出整体概念
D: 生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
举一反三
- 中国大学MOOC: 以下对判别式模型、生成式模型和生成对抗网络的说法错误的是
- 生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
- 下列关于判别式模型和生成式模型的区别正确的是 A: 判别式模型只是对给定的样本进行分类，不关心数据如何生成。 B: 生成式模型主要回答的问题是，根据生成假设，哪个类别最有可能生成这个样本？ C: 生成式模型不能用于判别 D: 其它选项都不对
- 下列关于无监督式学习模型的描述不正确的是（ ）。 A: 用生成方法生成的模型是生成模型 B: 深度信念网络模型是由多个感知机堆叠而成的 C: 用判别方法生成的模型是判别模型 D: 生成对抗网络模型是由生成器和判别器组成的
- 用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的