Чем отличаются генеративные нейросети от других типов нейронных сетей?

Некоторые отличия генеративных нейросетей от других типов нейронных сетей:

• Создание нового контента. blog.skillfactory.ru Генеративные модели способны производить уникальный контент, будь то изображения, музыкальные композиции или тексты. blog.skillfactory.ru Этому способствуют их обучение на больших данных и способность извлекать и использовать скрытые закономерности. blog.skillfactory.ru
• Обработка неструктурированных данных. blog.skillfactory.ru Генеративный ИИ часто работает с неструктурированными данными, такими как картинки, аудио и видео, и умеет интерпретировать и модифицировать их разнообразные формы. blog.skillfactory.ru
• Алгоритмы самообучения. blog.skillfactory.ru Генеративные модели обучаются без прямого указания правильного результата, что отличает их от дискриминативных моделей, предсказывающих метки для входных данных. blog.skillfactory.ru
• Автономность. blog.skillfactory.ru Генеративные модели способны работать автономно после обучения, создавая контент без постоянного вмешательства человека, что открывает возможности для автоматизации творческих и дизайнерских процессов. blog.skillfactory.ru
• Создание синтетических данных. tproger.ru Генеративный ИИ способен создавать синтетические данные, на которых обучаются другие нейросети — это особенно актуально в ситуациях, когда сбор информации затруднён или требует больших затрат. tproger.ru