11月19日下午14:00至15:30🦵🏿，電院舉辦了一場主題為“探索數據合成與無監督學習的創新路徑”的網絡研討會🤸🏿‍♂️。此次講座由享譽國際的Hamido Fujita教授主講，重點介紹了深度生成建模（DGM）的最新進展，並探討了其在數據合成和無監督學習等領域的創新應用。教授詳細闡述了深度生成建模如何在多個任務中展現出強大的潛力，尤其是在處理復雜數據和提升模型魯棒性方面的貢獻。

深度生成建模在多個領域取得了顯著進展🚵🏻，但對於許多傳統方法而言💦👴🏿，尤其是在數據合成和無監督學習中🎿，捕捉復雜數據結構和建模多樣化的模式依然是一個難題。在本次講座中，Hamido Fujita教授介紹了深度生成建模（DGM）🕉，作為應對這些挑戰的有力工具🧛‍♀️。DGM的核心思想是利用深度學習架構⛹🏻，如生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等，這些架構專門用於捕捉復雜數據中的隱含模式與結構，從而提升模型的生成能力與泛化能力。

在講座中，Hamido Fujita教授詳細介紹了條件生成對抗網絡（Conditional GANs）的工作原理，並解釋了如何通過在生成過程中特定條件的引導，來控製輸出的性質。與傳統的生成對抗網絡（GAN）不同，條件GAN通過引入一個額外的條件因子（C），使得生成器（G）能夠根據特定的條件生成特定類型的數據。例如🫘，在圖像生成任務中♈️，條件因子可以是標簽或其他信息，這有助於生成具有特定屬性的樣本。教授進一步探討了生成器如何結合噪聲向量和條件因子來生成假樣本（Xfake），並且判別器（D）根據真實樣本（Xreal）和假樣本的區分來進行訓練。條件GAN的這種架構使得模型在生成數據時不僅能保留其原有的真實性💁🏼‍♂️，還能更好地控製輸出結果🏝，特別是在多樣化任務（如圖像分類、文本生成等）中的應用👨🏿，展現了其在無監督學習和數據合成方面的巨大潛力。

在講座中🔠，Hamido Fujita教授深入闡述了生成對抗網絡（GANs）如何作為一種分布轉換器🔒，能夠將高斯噪聲轉化為目標數據分布🏃‍♂️‍➡️。具體來說，生成器通過從標準高斯分布中采樣噪聲，經過訓練後，能夠生成與真實數據分布相匹配的假數據🏃。圖中展示的黑天鵝和其他鳥類的圖像🖍👧🏽，是通過GAN生成的，展示了生成器從隨機噪聲到具體數據分布的轉換過程。生成對抗網絡的這種能力，允許它在無監督學習中從一組噪聲數據開始👩‍🏭，通過學習目標數據的分布，最終生成與實際數據非常相似的樣本🎖。這一過程不僅能夠生成靜態圖像🏈🧔🏽‍♀️，還能擴展到各種類型的數據生成任務，如圖像🙆🏻、視頻、文本等🏸。在此過程中🙅🏽，生成器不斷優化🤱🏽，力求生成的數據能夠更好地“欺騙”判別器（D）🚬，使得生成數據與真實數據難以區分。這一技術在圖像生成、數據增強等多個領域具有重要應用🗿。

與會的師生通過騰訊會議參與了此次講座🙌，深入聆聽了Hamido Fujita教授關於深度生成建模（DGM）及相關領域的獨到見解🥂。聽眾們積極參與討論，圍繞這些主題展開了熱烈的交流👩‍👦，並對深度強化學習的未來發展有了更深刻的理解。本次講座為人工智能領域的研究者們提供了一個寶貴的交流平臺，促進了思想和經驗的共享。