引言 生成模型在无监督学习中应用是近年来机器学习领域一个研究热点，生成模型通过从数据中学习分布，可以生成新样本，而无监督学习则是不须要任何标签情况下实行，本文将祥明探讨如何利用生成模型实行无监督学习，并结合实际案例实行分析。
引言
生成模型在无监督学习中应用是近年来机器学习领域一个研究热点，生成模型通过从数据中学习分布，可以生成新样本，而无监督学习则是不须要任何标签情况下实行，本文将祥明探讨如何利用生成模型实行无监督学习，并结合实际案例实行分析。
什么是生成模型、无监督学习
生成模型
生成模型是一种概率建模方法，可以用于从给定数据集中模拟数据分布，通过对数据分布学习，生成模型可以用来生成新、未见过数据实例，常见生成模型涵盖根据隐马尔可夫链隐变量建模、变分自编码器〔VAE〕、对抗自编码器〔AEG〕等。
无监督学习
无监督学习是指在没有供应标签信息情况下对数据实行分析、建模方法，其首要意向是发现隐藏在原始数据中结构、模式，比方说聚类、降维、异常检测等。
实行方法
根据隐变量建模
根据隐变量建模方法是一种典型无监督学习方法，这种方法通过引入不可观测隐变量来描述观测变量之间依赖关系，并根据观测到数据推断出隐变量概率分布。
自编码器应用
自编码器是一种神经网络结构，往往用于降维、特征提取，它们由一个编码器、一个解码器组成，其中编码器将输入映射到低维空间〔潜在空间〕，而解码器则负责将潜在空间中表示转换回原始输入空间。
变分自编码器〔VAE〕
变分自编码器是在准则自编码框架上引入变分推理一种改进版本，它通过最大化潜在向量与准则正态分布之间KL散度来训练网络，从而使得潜在向量更加符合先验假设。
对抗自编码器〔AEG〕
对抗自编码器是一种结合传统自动编码技术与深度神经网络思想方法，它由一个自动编码部分、一个判别部分组成，在训练过程中这两个部分相互博弈。
应用实例
以经典MNIST手写数字识别为例，在该任务中咱们没有运用任何标签信息作为指导直接从图像中提取出有用特征，并且在此基石上进一步通过训练变分自动编码机来实行图像重建以及数字分类。
构建数据集：先说收集并预处理MNIST手写数字图像集；
构建VAE：定义VAE结构并设置超参数；
训练VAE：利用重构损失函数与KL散度损失函数联合改良整个网络参数；
评估效果：测试重建质量、分类性能。 结论
本文祥明介绍如何利用各类类型生成模型实行无监督学习过程及其应用实例，并着重这种方法优点及其局限性，希望本篇文章能够为读者供应关于如何高效地运用这些技术来实行数据分析或搞定实际难题时供应有益信息、启示。
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