深度生成模型：变分自编码器与对抗网络

"该资源是一份关于深度生成模型的PDF文档，主要探讨了无监督学习中的深度生成模型，包括受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、深度玻尔兹曼机（DBM）以及广义除噪自编码器。文档特别提到了深度生成模型在处理高阶相关性和复杂数据分布时的作用，例如图像、文本和声音的建模。此外，还介绍了两种深度生成模型——变分自动编码器（VAE）和对抗生成网络（GAN）的基本概念和功能，如密度估计和生成样本。" 深度生成模型是机器学习领域的重要组成部分，尤其是在无监督学习中，它们能够在没有目标类标签的情况下捕获数据的复杂结构。生成模型的目标是学习一个能够模拟观测数据的参数化模型，从而能够生成新的、与训练数据相似的样本。在连续或离散的高维空间中，数据通常服从一个未知的分布，生成模型的任务就是通过学习得到的参数化模型pθ(x)来近似这个未知分布pr(x)。 在深度生成模型中，利用深层神经网络的强大表达能力，可以有效地逼近那些难以直接建模的复杂分布。例如，自然图像的像素间存在复杂的依赖关系，直接建模pr(x)非常困难。通过引入隐变量Z，让其服从简单分布p(z)，并通过一个神经网络g将Z映射到X，即g(z) ≈ pr(x)，这样就能构建一个能够生成逼真图像的模型。 文档中提及的变分自动编码器（VAE）和对抗生成网络（GAN）是深度生成模型的两种重要实现方式。VAE利用变分推理方法来估计后验分布，同时学习编码和解码过程，以生成新的数据样本。而GAN则是通过一个生成器网络和一个判别器网络的对抗游戏来生成高质量的样本，生成器试图生成逼真的数据以欺骗判别器，而判别器则努力区分真实数据和生成数据。 生成模型的应用非常广泛，不仅限于图像生成，还包括文本生成、音频生成等。例如，在图像生成中，通过深度生成模型，我们可以创建出类似真实世界照片的新图像；在文本生成中，可以自动生成新闻文章、故事等；在语音生成中，能够合成人类语音，应用于语音助手等场景。 深度生成模型是理解和模拟数据分布的强大工具，对于无监督学习任务，如数据增强、模式识别、异常检测等有着重要的作用。随着深度学习技术的不断发展，深度生成模型的潜力和应用场景也在不断扩大，为人工智能领域的创新提供了源源不断的动力。