深度学习与结构化生成对抗网络：2017GAIR大会演讲

"2017GAIR大会上，清华大学的邓志杰进行了一场关于深度学习，特别是结构化生成对抗网络（Structured Generative Adversarial Networks）的演讲。这份PPT详细介绍了深度学习中的生成式模型，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），以及在半监督学习中的应用。邓志杰提出了结构化生成对抗网络作为解决条件生成式模型挑战的方案，尤其是在处理少量标注数据时。他对比了相关的ALI和TripleGAN工作，并阐述了其模型设计的动机和方法，旨在提高模型的解耦和控制能力，有效利用监督信号。" 正文： 邓志杰的演讲主要围绕深度学习中的生成式模型展开，重点介绍了结构化生成对抗网络（Structured GANs）。生成式模型是深度学习的一个重要分支，它们可以用来生成人造样本，学习数据的内在表示，并为半监督学习提供框架。其中，变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）是两种常见的深度生成模型。VAE通过编码和解码过程学习数据的潜在分布，而GAN则通过两个神经网络之间的对抗性训练生成逼真的样本。 然而，在条件生成式模型中，尤其是在面对少量标注数据的情况下，存在挑战。邓志杰提出结构化生成对抗网络，该网络将隐空间分解为条件变量y和随机变量z，以应对这一挑战。这种结构化的分解允许模型在半监督设置下更有效地解耦和控制变量，同时结合两个对抗性游戏和两个合作游戏，以提高模型的性能。 演讲中还提及了两种相关工作：Adversarially Learned Inference (ALI) 和 TripleGAN。ALI通过对抗性学习进行推断，但未能充分利用监督信号；而TripleGAN则引入了三元游戏，尽管它在无监督表示学习上有所进步，但控制能力仍有限。邓志杰的结构化生成对抗网络则是对这些方法的改进，通过设计隐空间的合作游戏，以识别和匹配条件变量y和随机变量z，从而更好地利用有限的标注数据。 这份演讲深入探讨了深度学习领域中生成模型的最新进展，特别是如何通过结构化生成对抗网络解决半监督学习中的问题。邓志杰的工作为理解和优化生成模型提供了新的视角，对于深度学习研究者和实践者来说具有很高的参考价值。