17、无监督学习中的先进技术：GAN、DBN与矩方法

无监督学习中的先进技术：GAN、DBN与矩方法

1. 生成对抗网络（GAN）

1.1 GAN简介

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）由Ian Goodfellow及其同事在2014年设计。它是一种利用深度学习方法（如卷积神经网络）进行生成式建模的机器学习框架。生成式建模是机器学习中的无监督学习任务，旨在自动发现和学习输入数据的规律或模式，以便模型能够生成可能来自原始数据集的新示例。

GAN通过将问题框架化为一个监督学习问题，包含两个子模型：生成器模型和判别器模型。生成器模型用于生成新示例，判别器模型则尝试将示例分类为真实（来自原始数据域）或虚假（生成的）。这两个模型在零和博弈中一起训练，直到判别器模型大约有一半的时间被欺骗，这意味着生成器模型正在生成可信的示例。

1.2 GAN的应用

• 医学诊断 ：可用于检测青光眼图像，有助于早期诊断，避免部分或完全失明。
• 设计可视化 ：能生成逼真图像，用于室内设计、工业设计、鞋包、服装或电脑游戏场景的可视化，Facebook曾有相关应用报道。
• 面部老化模拟 ：可以对人脸照片进行老化处理，展示个人外貌随年龄的变化。
• 气候变化影响可视化 ：用于可视化气候变化对特定房屋的影响。
• 语音到面部重建 ：如Speech2Face模型可以根据人的声音重建其面部图像。 </