深度学习（六十六）生成模型、最大化似然、KL散度

最新推荐文章于 2025-03-19 15:15:09 发布
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分类专栏： 深度学习 深度学习
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深度学习中的生成模型:创造新数据
AI天才研究院
05-03 807
1. 背景介绍 1.1 人工智能与深度学习的兴起 近年来，人工智能（AI）领域取得了显著的进展，尤其是在深度学习方面。深度学习模型在图像识别、自然语言处理、语音识别等任务中展现出卓越的性能，推动了人工智能技术的发展和应用。 1.2 生成模型的崛
大语言模型原理基础与前沿 KL散度：前向与反向
AI智能涌现深度研究
06-23 744
1. 背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目的是让计算机能够理解和处理人类语言。其中，语言模型是NLP中的一个重要概念，它是指对语言的概率分布进行建模的数学模型。大语言模型是指能够处理大规模语料库的语言模型，它在自然语言处理中扮演着重要的角色。 KL散度（Kullback-Leibler divergence
深度生成模型
qq_29462849的博客
06-09 2561
前言 有监督学习（也叫深度判别模型）逐渐摘取完了深度学习这棵大树的低层果实，摘取更高层的果实就要通过深度生成模型（无监督学习）。在这里主要介绍一些主流的深度生成模型。 1.深度置信网络 关于这块内容请参考RBM和深度置信网络。 2.深度波尔兹曼机 和受限玻尔兹曼机不同，波尔兹曼机的每层的元素不仅仅和相邻层存在联系，同层中的每个元素同样也有联系。关于这方面内容请参考深度波尔兹曼机。...
生成对抗网络（GAN）：让机器学习“创造”新世界
Jason_Orton的博客
02-22 1097
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习框架，由两个神经网络模型组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。这两个网络以对抗的方式进行训练，生成器的目标是生成尽可能真实的样本，而判别器则尝试区分生成样本和真实样本。生成对抗网络（GAN）以其强大的生成能力和灵活性，推动了人工智能领域的革命，特别是在图像生成、数据增强和文本生成等方面展现出了巨大的潜力。
深度生成模型（Deep Generative Models, DGMs）
最新发布
weixin_44012667的博客
03-19 835
深度生成模型是一类基于深度学习的模型，旨在学习数据分布并生成与训练数据相似的新样本。与判别模型（如分类器）不同，生成模型的目标是建模数据的联合概率分布。
交叉熵、KL散度、极大似然和对数似然
fengye2two的专栏
04-19 2792
前言：       本文整理自https://www.cnblogs.com/silent-stranger/p/7987708.html，感谢MaHaLo的渊博知识。 1.介绍：       当我们开发一个分类模型的时候，我们的目标是把输入映射到预测的概率上，当我们训练模型的时候就不停地调整参数使...
信息熵，KL散度，JS散度与Wasserstein距离----GAN到WGAN的进化之路
qq_45809323的博客
07-16 1589
因为生成器的初始参数是随机初始化的，所以它什么都没有学习到，输入一系列采样得到的向量给它，它的输出都是些随机、混乱的图片，然后我们根据真实的数据送入判别器与生成的数据做对比，我们把真正的图片标 1，生成器产生出来的图片都标 0。网络框架如下图所示。其实到这里我们不难看出，判别器的训练目标是看到真实数据就给它比较高的分数，看到生成的数据就给它比较低的分数，我们可以把它当做是一个优化问题，具体来说，我们要训练一个判别器，其可以最大化一个目标函数，当然如果我们最小化它就可以称它为。生成的事物是真实的还是生成的；
生成式深度学习数学原理.pdf
07-21
- **2.1.1 自编码器 (AE)**：自编码器是一种无监督学习模型，它通过构建一个包含编码器和解码器的神经网络架构，来学习数据的压缩表示。编码器将输入数据\( x \)映射到一个较低维度的隐空间\( z \)，解码器再将隐...
深度生成模型（Deep Generative Models）
10-26
深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达（多变量）数据的概率分布。有基于无向图模型（马尔可夫模型）的联合概率分布模型，另外就是基于有向图模型（贝叶斯模型）的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层（visible)的联合概率，然后去采样。
chap-深度生成模型.pdf
05-09
深度生成模型可以分为有监督与无监督，主要还是在于无监督地应用，用于在没有目标类标签信息的情况下捕捉观测到或可见数据的高阶相关性，可以通过从网络中采样来生成有效样本，譬如受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）、深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine, DBM）和广义除噪自编码器（Generalized Denoising Autoencoders）。
115页Slides带你领略深度生成模型全貌(带书签）
07-31
115页Slides带你领略深度生成模型全貌(带书签），英文报告 ijcai_ecai_tutorial，入门深度生成模型很好的参考资料。
深度学习之深度生成模型
hszzjs的博客
11-22 6462
深度生成模型可以分为有监督与无监督，主要还是在于无监督地应用，用于在没有目标类标签信息的情况下捕捉观测到或可见数据的高阶相关性，可以通过从网络中采样来生成有效样本，譬如受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）、深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine, DBM）和广
《神经网络与深度学习》-深度生成模型
Passenger_zhang的博客
08-31 1488
深度生成模型1. 概率生成模型1.1 密度估计1.2 生成样本1.3 应用于监督学习2. 变分自编码器2.1 含隐变量的生成模型2.2 推断网络2.2.1 推断网络的目标2.3 生成网络2.4 模型汇总2.5 再参数化2.6 训练3. 生成对抗网络3.1 显式密度模型和隐式密度模型3.2 网络分解3.3 训练3.4 一个生成对抗网络的具体实现：DCGAN3.5 模型分析3.6 改进模型   概率生成模型（Probabilistic Generative Model）简称生成模型，指一系列用于随机生成可观测数
【生成模型】极大似然估计，你必须掌握的概率模型
hacker_long的专栏
11-08 3590
上一期为大家说明了什么是无监督生成模型。在无监督生成模型中，极大似然法一直扮演着非常核心的位置，我们必须对它有深刻的理解，本期小米粥将为大家讲一下极大似然法的那些事情。 ...
深度生成模型（Deep Generative Model）---生成对抗网络Generative Adversarial Networks（GANs）
weixin_45646640的博客
03-17 800
深度生成模型（Deep Generative Model）---生成对抗网络Generative Adversarial Networks（GANs）
贝叶斯模型与KL散度
02-25
### 贝叶斯模型与KL散度的关系 在贝叶斯框架下，目标是从给定的数据集中推断出未知参数的概率分布。然而，在实际操作中，精确计算后验分布通常是不可行的，因为这涉及到复杂的积分运算。为了克服这一挑战，变分推断作为一种有效的替代方案被广泛应用。 变分推断的核心思想在于引入一个简单的近似分布 \(Q\) 来逼近真实的后验分布 \(P\)。通过最小化这两个分布间的差异来实现最佳拟合效果。此时，KL散度作为衡量这种差异的重要工具发挥了作用[^3]。 具体来说，KL散度定义如下： \[D_{\text{KL}}(Q||P)= \int q(\theta)\log{\frac {q(\theta)}{p(\theta|X)}}d\theta\] 其中\(q(\theta)\)表示近似分布而\(p(\theta|X)\)代表基于观测数据得到的真实后验分布。该表达式反映了当使用\(Q\)代替\(P\)时所损失的信息量大小；因此，降低这个值意味着使两者更加接近。 ```python import numpy as np from scipy.stats import norm def kl_divergence(p, q): """Calculate the Kullback-Leibler divergence between two distributions.""" p = np.asarray(p) q = np.asarray(q) return np.sum(np.where(p != 0, p * np.log(p / q), 0)) ``` ### 应用场景 #### 变分自编码器(VAE) VAE 是一种强大的生成模型架构，其训练过程依赖于最大化证据下界（ELBO），即最小化重构误差加上由 KL 散度构成的正则项。这样做不仅能够提高样本质量还能防止过拟合现象的发生[^2]。 #### 参数估计 对于复杂模型而言，直接求解最大似然估计可能是困难重重的任务。利用 KL 散度可以在保持一定精度的前提下大大减少计算成本并加速收敛速度。 #### 数据压缩 通过对原始信号施加先验假设，并借助 KL 散度调整权重系数使得重建后的版本尽可能忠实原貌的同时达到降维的目的。
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