【神经网络与深度学习】深度学习中的生成模型简介
深度学习中的生成模型
openai 的一个古早介绍
引言
深度学习中的生成模型能够学习数据分布并生成新数据，在人工智能的多个领域中都有重要应用。不同类型的生成模型在原理和结构上各有特点，适用于不同的任务，如图像生成、文本生成和时间序列预测等。本文将介绍几种常见的生成模型，并分析其核心特点和应用场景。
深度学习中的生成模型能够学习数据分布并生成新数据，在人工智能的多个领域中都有重要应用。主要生成模型类别包括：
- 基于潜在变量的模型
- 对抗训练模型
- 自回归模型
- 流模型
- 生成式随机网络（GSN）
- 基于能量的模型
- Transformer 生成模型
不同类型的生成模型在原理和结构上各有特点，适用于不同的任务，如图像生成、文本生成和时间序列预测等。本文将详细介绍这些生成模型的特点和应用场景，并探讨其在深度学习中的重要作用。
1. 变分自编码器（VAE）
变分自编码器（VAE）是一种基于变分推断的生成模型，其核心思想包括：
- 通过编码器将输入数据映射到潜在空间的分布；
- 从该分布中采样，并通过解码器生成重构数据；
- 目标是使生成的数据接近原始输入，同时使潜在空间的分布与先验分布匹配。
2. 生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN）由两个部分组成：
- 生成器：从随机噪声中生成假样本；
- 判别器：区分真实样本和假样本。
二者通过对抗训练不断优化，使生成器能够生成逼真的样本，以假乱真。
3. 自回归模型
自回归模型通过学习数据的时间序列或序列结构来生成新数据，包括：
- 传统的自回归移动平均模型（ARMA）；
- 深度学习中的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
这些模型可用于文本生成、时间序列预测等任务。
4. 流模型
流模型利用一系列可逆变换，将简单的先验分布（如高斯分布）映射到复杂的数据分布。其特点包括：
- 变换过程保持概率密度信息；
- 可通过采样和变换生成新的数据样本。
流模型在图像生成、密度估计等任务中表现良好，例如变分自回归流（VARF）、神经自回归流（NAF）等。
5. 生成式随机网络（GSN）
GSN 结合了 GAN 的生成器和判别器，同时引入随机节点以增加模型的灵活性。它能够处理更复杂的概率分布，并且在训练过程中更加稳定。
6. 基于能量的生成模型（EBGM）
EBGM 通过定义一个能量函数来表示数据的可能性：
- 真实数据样本对应较低的能量；
- 生成的样本被调整到低能量区域。
典型模型包括：
- 玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）；
- 受限玻尔兹曼机（RBM）；
- 深度玻尔兹曼机（DBM）。
这些模型在图像和文本生成领域有一定应用。
7. Transformer-based 生成模型
Transformer 结构在 NLP 领域取得成功后，催生了多种基于 Transformer 的生成模型：
- GPT（Generative Pretrained Transformer）：通过大规模语料无监督预训练，学习语言的统计规律和语义表示；
- Vision Transformer（ViT）：用于图像生成和处理。
Transformer 生成模型在自然语言理解和图像生成中表现卓越。
8. 总结
生成模型在深度学习领域占据重要位置，不同类型的生成模型具备各自的优势，适用于不同的任务。从 VAE、GAN 到 Transformer 生成模型，它们不断推动着 AI 生成技术的发展，在多个领域展现强大的能力。