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生成式模型生成式模型是一种从已有的数据生成新的、相似的数据的模型。其基本思想是通过学习数据的概率分布，生成符合该分布的新数据。生成式模型通常用于数据增强、...

生成式模型生成式模型是一种从已有的数据生成新的、相似的数据的模型。其基本思想是通过学习数据的概率分布，生成符合该分布的新数据。生成式模型通常用于数据增强、生成对抗网络（GAN）等任务。原理生成式模型通过学习数据的概率分布，生成符合该分布的新数据。具体来说，生成式模型将原始数据视为从某个概率分布中采样的结果，然后通过学习这个概率分布，生成与原始数据相似的新数据。代码讲解下面是一个使用PyTorch实现的简单生成式模型的示例代码：