Odborné vysvětlení: Autoregresivní modely jsou třída generativních modelů, které modelují pravděpodobnostní rozdělení dat jako produkt podmíněných pravděpodobností. Generují data sekvenčně, kde každý prvek závisí na předchozích prvcích. Využívají architektury jako PixelCNN pro obrázky nebo GPT pro text. Trénování zahrnuje maximalizaci pravděpodobnosti pozorovaných sekvencí. Cílem je zachytit dlouhodobé závislosti v datech a umožnit generování vysoce koherentních sekvencí.
Vysvětlení pro laiky: Autoregresivní modely jsou jako učit počítač dokončovat věty nebo obrázky krok za krokem. Představte si, že píšete příběh a počítač se učí předpovídat každé další slovo na základě všech předchozích slov. Podobně při kreslení obrázku by počítač předpovídal každý další pixel na základě již nakreslených částí. Tímto způsobem se počítač učí vytvářet souvislé texty nebo realistické obrázky tím, že postupně přidává nové prvky, které dávají smysl v kontextu toho, co už bylo vytvořeno.
Autoregressive Models are a class of generative models that model the probability distribution of data as a product of conditional probabilities. They generate data sequentially, where each element depends on previous elements. They use architectures like PixelCNN for images or GPT for text. Training involves maximizing the likelihood of observed sequences. The goal is to capture long-term dependencies in data and enable the generation of highly coherent sequences.
