42、无监督学习与强化学习范式解析

无监督学习与强化学习范式解析

1. 无监督学习范式

无监督学习在数据生成领域有着广泛应用，如自然语言处理、多模态建模和时间序列建模等。其中，扩散模型是一种重要的无监督学习模型，但由于其前向扩散和反向扩散的双向迭代过程，导致采样速度较慢，限制了其在实时应用中的潜力。

为了解决这一问题，2023 年 3 月，OpenAI 提出了“一致性模型”（Consistency Models）。该模型受扩散模型启发，但能够在单次单向迭代中生成真实样本。

1.1 相关研究论文

以下是一些无监督学习领域的重要研究论文：
| 论文标题 | 发表会议/期刊 | 年份 | 备注 |
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| “Deep Generative Modelling: A Comparative Review of VAEs, GANs, Normalizing Flows, Energy-Based and Autoregressive Models.” | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) | 2021 | 比较和回顾了变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）、归一化流模型、基于能量的模型和自回归模型等深度生成模型 |
| “Synergistic face detection and pose estimation with energy-based models.” | Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) | 2004 | 早期基