第1章 生成模型

對(duì)無監(jiān)督生成模型的深入研究極大地促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，現(xiàn)在人們廣泛討論的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）、流模型等均是無監(jiān)督生成模型的典型代表。第1章先對(duì)本書的討論范疇和核心內(nèi)容進(jìn)行介紹。1.1.1節(jié)對(duì)無監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)以及半監(jiān)督學(xué)習(xí)做了相關(guān)介紹，包括不同學(xué)習(xí)方式的定義、本質(zhì)以及常見場景和常用模型；1.1.2節(jié)在監(jiān)督學(xué)習(xí)的范圍內(nèi)分別介紹生成模型和判別模型，包括二者的定義、區(qū)別、常見模型等；1.1.3節(jié)對(duì)本書的核心——無監(jiān)督生成模型的概念和學(xué)習(xí)方式做了介紹。根據(jù)生成模型處理概率密度函數(shù)的方式可分為顯式生成模型和隱式生成模型兩種類型。1.2.1節(jié)首先詳細(xì)描述了極大似然估計(jì)法的原理，這是所有顯式模型的基本原理；然后又根據(jù)計(jì)算似然函數(shù)的精確推斷或近似推斷方式，將顯式生成模型分為精確法和近似法兩類。1.2.2節(jié)介紹了第一類方法中的完全可見置信網(wǎng)絡(luò)（FVBN）系列模型，包括PixelRNN、PixelCNN、WaveNet；1.2.3節(jié)對(duì)第一類方法中以NICE為代表的流模型進(jìn)行了講解；1.2.4節(jié)對(duì)第二類方法中以變分自編碼器為代表的隱變量生成模型進(jìn)行了詳細(xì)的講解；1.2.5節(jié)介紹了玻爾茲曼機(jī)的建模方式；1.2.6節(jié)以GAN為實(shí)例對(duì)隱式生成模型的建模特點(diǎn)進(jìn)行介紹，并將GAN與其他生成模型進(jìn)行了比較。本章在介紹各種模型原理的同時(shí)提供了相關(guān)代碼，相信可以幫助讀者對(duì)生成模型建立基本的了解和認(rèn)識(shí)。