生成式的原理主要基于以下几个核心概念：

1. 数据驱动学：生成式通过分析大量数据，学数据中的模式和规律，从而可以生成新的、类似的数据内容。

2. 深度神经网络：这些系统往往采用深度神经网络作为其核心架构模仿人脑的神经元结构，通过多层应对单元来提取和转换数据特征。

3. 自编码器：生成式实小编中常用的一种网络结构是自编码器，它能够将输入数据压缩成一个低维表示再从这个低维表示重构出原始数据。

4. 生成对抗网络（GANs）：生成式常常利用GANs，其中生成器网络负责生成数据，判别器网络负责判断生成的数据是不是真实，两者相互竞争不断优化生成结果。

5. 概率分布建模：生成式实小编通过学数据分布能够基于训练好的概率分布生成新的数据点。

具体对于，以下是生成式的几个关键原理：

- （1）数据学：模型通过训练数据学到数据的内在结构和分布。

- （2）特征提取：通过多层神经网络提取输入数据的特征。

- （3）模式生成：利用学到的特征和模式，生成新的数据实例。

- （4）对抗训练：在GANs中生成器和判别器通过对抗训练相互迭代改进，生成更加逼真的数据。

- （5）概率分布利用：模型依照学到的概率分布生成新的数据，使得生成的数据在统计上与真实数据相似。

这些原理共同构成了生成式的基础，使其能够生成文本、图像、音频等多种类型的内容。