目录

引言

一、无监督生成模型概述

1.1 生成模型的定义

1.2 无监督学习的特点

二、常见的无监督生成模型

2.1 自编码器（Autoencoders）

2.2 变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）

2.3 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）

三、Python实现无监督生成模型

3.1 自编码器的实现

3.2 生成对抗网络（GANs）的实现

四、案例分析

4.1 使用VAE生成手写数字图像

4.2 使用GAN生成人脸图像

五、总结与展望

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引言

无监督生成模型是机器学习中的一个重要分支，其独特之处在于能够从未标记的数据中学习数据的内在分布，并生成与原始数据相似的新样本。这些模型在图像生成、自然语言处理、数据增强等多个领域展现出巨大的应用潜力。本文将详细介绍Python中无监督生成模型的基本理论、常用模型、实现方法以及实际应用案例，旨在帮助新手朋友快速入门并深入理解这一领域。

一、无监督生成模型概述

1.1 生成模型的定义

生成模型（Generative Models）是一种试图捕捉数据分布并生成新样本的机器学习模型。与判别模型（Discriminative Models）不同，生成模型不仅学习输入到输出的映射关系，