监督学习 与 无监督学习

监督学习

数据：（x, y） X是数据，Y是标签

目标：学习一个从x到y的函数映射

样例：分类、回归、物体检测、语义分割、描述

无监督学习

数据：（x） 只有数据，没有标签！

目标：从数据x中学习其固有的结构信息

样例：聚类、维度压缩、表征学习、密度估计 

生成模型

定义：给定训练数据，生成与训练数据服从相同分布的新样本

为什么需要生成模型？

实际应用（图像修复，艺术生成等）

为下游任务（如分类）创造样本做表征学习

生成样本量极少的高维数据（物理、医疗图像等）

模拟环境用于决策判断（机器人、强化学习等）