自回归模型

自回归模型（autoregressive model, AR）是最直接的一类显式生成模型。它并不试图一次性写出整个高维联合分布，而是先给随机变量规定一个顺序，再把联合分布拆成一串条件分布。这样做的结果是：模型既可以精确计算样本概率，又可以按顺序采样生成新样本。因此，自回归模型长期是密度估计、语言模型与图像生成中的核心方法。 ...