Một số mô hình phân loại. Một số khác tạo ra dữ liệu. Mô hình tạo sinh học được phân bố dữ liệu cơ bản và có thể lấy mẫu từ đó, tạo ra các ví dụ mới tương tự như tập dữ liệu huấn luyện. Chúng trả lời câu hỏi về cách dữ liệu được tạo ra, chứ không chỉ là cách gắn nhãn cho dữ liệu.

Các ví dụ kinh điển bao gồm thuật toán Bayes đơn giản và mô hình hỗn hợp Gaussian. Các phương pháp hiện đại dựa trên mạng nơ-ron: bộ mã hóa tự động biến phân, mạng đối kháng tạo sinh và mô hình khuếch tán. Mỗi phương pháp đều có sự đánh đổi giữa chất lượng mẫu, tính ổn định của quá trình huấn luyện và chi phí tính toán.

Mô hình tạo sinh phổ biến

• Bộ mã hóa tự động biến phân
• Mạng đối kháng tạo sinh
• Mô hình khuếch tán
• Mô hình tự hồi quy
• Chuẩn hóa dòng chảy

Việc đánh giá rất khó. Điểm xác suất ưu tiên một số họ gen. Chất lượng hình ảnh lại ưu tiên những họ khác. Không có thước đo nào duy nhất có thể đánh giá xem các mẫu được tạo ra có hữu ích, đa dạng và trung thực với phân bố dữ liệu huấn luyện hay không.