以下是常见的生成式模型分类及示例：
一、传统生成式模型
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朴素贝叶斯模型
基于贝叶斯定理，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务，通过计算条件概率进行分类。
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隐马尔可夫模型（HMM）
用于序列数据建模，如语音识别、词性标注等，通过隐藏状态和观测值的联合分布进行建模。
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高斯混合模型（GMM）
通过多个高斯分布的线性组合拟合复杂数据分布，常用于聚类、图像分割等任务。
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线性判别分析（LDA）
虽然LDA主要用于主题模型（如文档分类），但本质上是一种生成式模型，通过学习数据的分布生成类标签。
二、深度学习生成式模型
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生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真图像、音频等数据。
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变分自编码器（VAE）
通过编码器-解码器结构学习数据分布，可生成图像、文本等，常用于生成式任务。
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扩散模型（Diffusion Models）
通过逐步添加噪声并反向去噪训练，生成高质量图像，近年来在图像生成领域表现突出。
三、其他生成式模型
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深度信念网络（DBN）
属于生成式神经网络，通过受限玻尔兹曼机（RBM）构建分层结构，用于特征学习和生成。
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自回归模型
通过预测序列的后续元素生成数据，如语言模型、时间序列预测等。
四、判别式模型对比
需注意与判别式模型的区别：判别式模型（如SVM、逻辑回归）直接建模条件概率 $P（y|x）$，而生成式模型先建模联合概率分布 $P（x,c）$ 再推导 $P（c|x）$。常见判别式模型还包括线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等。
以上模型可根据具体任务选择，例如文本生成优先考虑GPT系列或VAE，图像生成推荐GAN或Diffusion模型。
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