密歇根 ·深度学习与计算机视觉课程|L19生成模型(上)

生成模型简介:介绍了生成模型的第一部分,并介绍了监督学习和无监督学习的区别。监督学习是通过人工标注来训练模型,而无监督学习则是通过大量未标注的数据来发现隐藏结构。虽然无监督学习是一个梦想,但目前还存在一些挑战。

无监督学习和生成模型:讨论了无监督学习和生成模型。无监督学习任务的几个例子包括聚类和维度减少。聚类是将数据样本分解成集群的任务,而维度减少则是将高维数据投影到低维空间的任务。生成模型是学习数据的概率分布,可以通过条件生成模型来学习图像的概率分布。生成模型和判别模型的区别在于它们对概率分布的建模方式。生成模型可以学习数据的潜在结构,而不需要大量标签数据。

条件生成模型和判别模型:介绍了条件生成模型和判别模型之间的区别。条件生成模型需要同时访问数据和标签,而判别模型只关注标签。生成模型需要将概率密度函数归一化为1,而判别模型不需要。生成模型可以处理不合理的输入图像,而判别模型不能。生成模型需要具备深刻的视觉理解能力,以区分世界上更有可能发生的事情。

生成模型和条件生成模型:讲述了生成模型和条件生成模型的概念。生成模型可以为所有可能的输入图像分配合理的概率,而条件生成模型可以学习每个可能标签的可能分布。生成模型可以评估输入图像的可能性,条件生成模型可以根据输入图像的概率进行分类决策。这些模型中最基本的类型是判别模型和生成模型,如果能构建这两个模型,就可以构建一个条件生成模型。

生成模型的重要性和分类:讲述了生成模型的重要性和分类。生成模型能够学习图像的分布,并能生成新的图像。它可以用来检测异常值,并且可以在没有标签的情况下进行特征学习。生成模型可以根据条件生成新的图像,比如根据给定的标签生成特定的图像。视频还介绍了显式密度函数和隐式密度函数两种不同类型的生成模型。显式密度函数模型可以计算图像的似然值,而隐式密度函数模型则只能从基础分布中采样。这个视频还提到了自回归模型和变分自动编码器作为生成模型的例子。

自回归模型概念:讲解了自回归模型的概念,以及如何使用循环神经网络和自回归模型来构建生成模型的密度函数。自回归模型将数据分解为多个子部分,并通过循环设计来预测下一个子部分的概率。通过训练这个模型,我们可以生成满足给定数据集分布的新数据。这种方法可以应用于生成文本、图像等不同类型的数据。

生成模型中的密度函数:介绍了生成模型中的密度函数。通过训练一个像素RNN,可以生成图像。每个像素的隐藏状态依赖于正上方和左侧像素的隐藏状态。然后,每个像素的颜色通道会分别输出,预测一个离散的软最大概率分布。这种方法比传统的像素RNN更快,但仍然较慢。相比之下,像素CNN使用掩码卷积来处理依赖关系,速度更快。虽然自回归模型具有生成高质量图像的潜力,但目前还不是非常完美。

评估和生成模型:讲述了关于评估和生成模型的内容。评估模型可以通过密度函数来评估属性,而生成模型可以训练并生成图像。回归模型可以在训练集上进行训练,并在测试集上进行评估。生成模型可以为测试图像分配高概率质量,是一个合理的评估指标。像素艺术和像素CNN是自回归模型的例子,虽然它们还没有生成像照片一样逼真的图像,但它们对局部和全局结构进行了建模。变分自动编码器是一种不同于传统自动编码器的模型,可以学习有用的特征表示。该模型可以最大化密度函数的下界来提高生成图像的质量。

自动编码器:自动编码器是一种神经网络模型,通过编码器将输入数据压缩成低维特征向量,并通过解码器尝试重建原始数据。编码器和解码器的架构通常是相互镜像的,使用卷积进行下采样和转置卷积进行上采样。自动编码器的目的是学习一种有效的数据表示,可以用于下游的迁移学习任务。此外,还可以通过训练不同类型的编码器共享一个解码器,以学习共享的潜在空间。

自动编码器和变分自动编码器:讲解了自动编码器和变分自动编码器的概念。自动编码器是一种深度卷积网络,用于学习数据的特征表示,并将其传输到下游任务中。然而,自动编码器在无监督学习中的效果并不理想。变分自动编码器是对自动编码器的改进,它引入了概率分布的概念,可以生成新的图像样本。变分自动编码器假设潜在变量的先验分布为高斯分布,通过输出每个像素的均值和标准差来生成图像分布。

变分自编码器中的独立性假设:讲解了变分自编码器中的独立性假设以及其对图像生成的影响。独立性假设认为,在给定潜在变量Z的条件下,生成图像的像素是条件独立的。这个假设使得自动编码器生成的图像往往有点模糊。为了解决这个问题,可以使用辅助神经网络来近似计算无法直接计算的术语。通过联合训练编码器网络和解码器网络,可以得到更好的图像生成效果。

变分自动编码器的工作原理:讲解了变分自动编码器的工作原理。通过联合训练编码器和解码器,我们可以计算数据的真实概率的下界。这个下界包括重建项和KL散度项。我们希望通过最大化下界来推高观察到的数据的真实密度。这种技巧在概率图模型中很常见,现在也被应用在深度学习中的变分自动编码器中。下一次讲座将继续讨论剩余的变分自动编码器和生成对抗网络。

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