MDN
Table of Contents
1. MDN
1.1. Overview
- 用 DNN 拟合一条曲线 y=x^2 时, DNN 的输出是单个值
- Density Network 的输出不是单个值, 而是一个用多个参数表示的概率分布, 例如, 对于 y=x^2, 对于特定的 x=4, 输出结果是 y 值的概率分布, 这里可能是一个方差很小, 均值为 16 左右的高斯分布
- MDN 是把多个 DN 按一定权重 (权重也是 DNN 学习到的) 叠加, 以高斯分布为例, MDN 针对一个 x 会计算出一组 [pi (权重), delta, mu] 表示的高斯分布的叠加, 最终可能会形成一个有多个波峰的分布, 所以 MDN 可以用来拟合 x 对应多个 y 的曲线, 例如 x 形的曲线
