16、人工智能中的生成与强化学习探索

人工智能中的生成与强化学习探索

1. 生成式人工智能概述

生成式人工智能是人工智能研究的新前沿，其核心在于人类智能能够生成感兴趣的对象，这赋予了它强大的鲁棒性。生成式人工智能的首个应用是生成合成训练数据。

在生成过程中，需要将感兴趣的对象表示在潜在生成参数（属性）的语义空间中。目前，已经尝试了多种方法，包括受限玻尔兹曼机（RBM）和自编码器。自编码器在重建损失下进行训练，有稀疏自编码器、去噪自编码器和变分自编码器等多种变体。

像素建模在直觉上与自然语言理解（NLU）中的语言建模类似，像素就像是图像二维文档中的单词。生成对抗网络（GANs）采用了一种新颖的方法来解决问题，通过学习基于一组训练图像的生成参数，使得对抗判别器无法区分生成的图像和真实图像。Wasserstein方法简化了GAN的损失函数，以确保训练的稳定性。

此外，生成式人工智能还可以用于单个样本的表示。例如，图像或形状可以由人工智能模型表示，从而得到与分辨率无关的紧凑表示。

2. 信号和形状的神经隐式表示

信号和形状的神经隐式表示具有两个显著优点：
- 数据压缩 ：当表示比信号本身更紧凑时，可以实现数据的有效压缩。
- 分辨率独立性 ：能够以任何所需的分辨率渲染信号。

这种表示与传统的傅里叶或小波表示相关，但不同之处在于，深度神经网络构建的是一种学习表示。有趣的是，如果使用正弦函数sin(x)作为激活函数，而不是ReLU函数，可以获得更好的细节重建效果，因为我们希望近似是平滑的，而不是分段线性的。

3. 生成式人工智能相