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生成模型中隐变量结构选择方法的多维度探索与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘有价值的信息、发现数据背后隐藏的模式，成为机器学习、数据挖掘等众多领域的核心任务。生成模型作为机器学习领域的重要工具，旨在学习数据的内在分布规律，进而生成与原始数据相似的新样本。它在图像生成、自然语言处理、语音合成等诸多实际应用场景中展现出了巨大的潜力和价值。
以图像生成领域为例，生成模型能够根据已有的图像数据，生成全新的、具有高度真实感的图像。这在艺术创作、设计领域中发挥着重要作用，设计师可以借助生成模型快速生成多种创意草图，为设计提供丰富的灵感来源；
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