深度学习入门：生成式学习算法探索

在斯坦福大学的CS229课程中，Andrew Ng教授引领学生深入探讨了机器学习领域的另一类算法——生成学习算法（Generative Learning algorithms）。相较于之前主要关注的是条件概率模型 p(y|x;θ)，即给定输入特征 x，预测输出 y 的概率分布，生成学习则侧重于学习数据的潜在分布。 在传统的分类问题中，如区分大象（y=1）与狗（y=0），通过诸如逻辑回归或感知机这类监督学习方法，算法的目标是找到一个决策边界，如一条直线，将两种动物的数据分开。对于新来的动物，通过判断其特征点落在哪一侧来预测其类别。 生成学习的视角则有所不同。它首先假设我们有两套独立的模型，一套用于生成大象的特征，另一套用于生成狗的特征。在这个例子中，我们会先构建一个大象模型来描述它们的典型外观，再建立一个狗的特征模型。当遇到新的动物时，我们会让它分别与这两个已知模型进行匹配，看与哪一种模型的特征更相似，从而做出分类决策。 这种生成模型的方法可以视为一种无监督学习，因为它不需要预先标记的训练数据来进行决策边界的学习。相反，它试图直接理解数据的内在结构，通过生成新的实例来反映真实世界的规律。生成学习在诸如图像生成、自然语言处理等领域有着广泛的应用，如生成对抗网络（GANs）、自编码器（Autoencoders）等，它们不仅能做分类，还能生成与训练数据类似的新样本，展示了强大的潜在表达能力。 总结来说，CS229的这部分内容向学生介绍了机器学习中的一个关键分支——生成学习，它通过构建和匹配潜在分布模型来实现对未知数据的处理和预测，这种方法不仅适用于二分类问题，还能扩展到多类和复杂的数据生成任务。理解并掌握这类算法，对于深化对机器学习的理解和应用于实际场景具有重要意义。