无监督学习探秘：以自动编码器和生成对抗网络为例

"该资源是哈工大计算机科学与技术学院刘远超教授关于深度学习基础的课程资料，重点讲解了生成对抗网络(GAN)。此外，还涵盖了自动编码器(Autoencoder)的基础知识，包括有监督学习、无监督学习以及生成式模型的概念。" 在深度学习领域，生成对抗网络(GAN)是一种强大的无监督学习方法，由Ian Goodfellow在2014年提出。GAN由两个神经网络构成：生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器试图从随机噪声中创建逼真的数据样本，而判别器则试图区分真实数据和生成器产生的假数据。通过两者之间的对抗性训练，生成器逐渐提升生成数据的质量，直到判别器无法区分真假，此时生成器可以用来生成与训练数据分布相似的新样本。 在描述中提到的自动编码器(Autoencoder)是无监督学习的一种形式，主要用于学习数据的压缩表示。它由编码器和解码器组成，编码器将高维输入数据映射到低维潜在空间，而解码器再从这个低维表示重构原始输入。自动编码器的目标是在重构过程中尽可能减少信息损失，这可以通过最小化重构误差来实现，通常使用的是均方误差(MSE)作为损失函数。例如，一个简单的自动编码器可能包含一个隐藏层，通过激活函数(如Sigmoid或ReLU)将输入数据转换为隐藏表示，然后再通过解码器将隐藏表示转换回接近输入的数据。 无监督学习与有监督学习的主要区别在于，有监督学习需要带有标签的训练数据，目标是学习数据到标签的映射，适用于分类和回归等问题。而无监督学习仅使用未标记的数据，旨在发现数据的内在结构和规律，如聚类、密度估计和异常检测等。 生成式模型，如GAN和自动编码器，是无监督学习的一种类型，它们尝试从数据中学习概率分布，并生成新的数据点。生成式模型在图像生成、音频合成、自然语言处理等多个领域有广泛应用，而GAN由于其能够生成高度逼真的样本，已经成为生成式模型中的明星算法。 这个资料涵盖了深度学习中的一些核心概念，包括有监督学习、无监督学习、生成式模型和自动编码器，特别是对生成对抗网络的深入探讨，对于想要在AI和深度学习领域自学的同学来说是一份宝贵的学习资源。