搜索引擎主题模型优化(什么是生成模型？生成对抗网络之前的作用是什么？)

　　搜索引擎主题模型优化(什么是生成模型？生成对抗网络之前的作用是什么？)

　　什么是生成模型？

　　在我们开始讨论生成对抗网络之前，让我们先来看看什么是生成模型。在概率统计理论中，生成模型是指在给定某些隐藏参数的情况下，能够随机生成观测数据的模型。它为观察值和带注释的数据序列分配联合概率分布。在机器学习中，生成模型可用于直接对数据进行建模，例如基于变量的概率密度函数进行数据采样，也可用于建立变量之间的条件概率分布。基于Yees定理的生成模型可以生成条件概率分布。

　　下图所示的生成模型的概念图，对于输入的随机样本，可以产生我们期望的数据分布的生成数据。例如，生成模型可以从视频的某一帧预测下一帧的输出。另一个例子是搜索引擎。在您键入时，搜索引擎已经在推断您可能搜索的内容。可以发现，生成模型的特点是学习训练数据，并根据训练数据的特点生成具有特定分布的输出数据。

　　对于生成模型，可以分为两种。第一类生成模型可以完整表达数据的准确分布函数。第二种生成模型只能生成新数据，而数据分布函数是模糊的。本教程讨论的生成对抗网络属于第二种类型，在第二种类型中生成新数据的功能通常是大多数生成模型的主要核心目标。

　　生成模型的作用是什么？

　　生成模型似乎正在做一些事情来生成不真实的数据，那么我们为什么要*敏*感*词*成模型？

　　虽然生成模型的功能是生成“假”数据，但它们确实可以在科学界和工业界发挥多种作用。 Ian Goodfellow 在他的 NIPS2016 演讲中给出了很多生成模型的研究意义。

　　首先，生成模型具有表示和处理高维概率分布的能力，这种能力可以有效地应用于数学或工程领域。其次，生成模型，尤其是生成对抗网络，可以与强化学习领域相结合，形成更有趣的研究。此外，生成模型还可以提供生成数据来优化和完善半监督学习。

　　当然，生成模型也被用于行业的许多应用中。例如，使用生成模型进行超高分辨率成像可以将低分辨率照片恢复为高分辨率。这种类型的应用程序非常有用。我们可以利用这项技术来还原大量不清楚的旧照片，或者对于各种低分辨率的相机等，我们也可以在不改变硬件的情况下提高它们的成像能力。

　　使用生成模型进行艺术创作也是一种非常流行的应用方式。您可以通过用户交互输入简单的内容，生成艺术创作。

　　还有image-to-image转换，text-to-image转换等，这些内容非常有趣，不仅可以应用于工业和学术领域，也可以应用于消费市场。更多应用的详细介绍将在本教程的后半部分详细介绍。