モデル化することである。それぞれ以下を割り当てる。計算することができる。尤度を計算できればその最大化もできるので、モデルの学習工程が単純という利点がある。尤度を計算できるだけではサンプリングを行うことはできないため、別途サンプリングをするための工程が必要であるという欠点がある。従うサンプリングをしたいだけの場合も多い。モデル化せず、サンプリングしやすいように他の対象をモデル化する場合がある。モデル化する場合である。後述するVAEはこれに属する。GANはこれに属する。生成結果として出力する。このように定義された生成モデルをどのように使うかというと、以下の用途を挙げることができる。生成モデルといったとき、分類問題において判別モデルと対比して説明する場合がある[1]。GANにおいて生成モデルといったとき、単に訓練データを生成する確率分布のモデルと定義したほうが自然である。GANと他の生成モデルとの違いNIPS2016でのGANのチュートリアル[2]に説明があるように、以下の図のように主な生成モデルを分類することができる。(VAE)などがある。ベイズの定理を使って1次元の確率分布に分解する。それ以前に生成された自身のデータを条件に生成しているので、自己回帰モデルと言うこともできる。Networks(CNN)でモデル化している。FVBNsの長所は、陽に計算可能な尤度を用いて学習できることだ。短所は、各次元をシーケンシャルにしか生成できないのでサンプリングが高コストなことだ。