"自我监督学习框架解析：生成模型、对比学习与混合方法"
在人工智能的快速迭代中，自我监督学习（Self-supervised Learning, SSL）作为一股新兴力量，正逐步改变着深度学习的面貌。它通过巧妙利用数据内部结构作为学习信号，摆脱了对昂贵手动标签的依赖，展现了在计算机视觉、自然语言处理和图学习等多个领域的广泛应用潜力。本文旨在深入剖析自我监督学习的核心框架——生成模型、对比学习以及它们的混合方法，并探讨这些技术如何推动深度学习进入一个新时代。
一、自我监督学习的兴起背景
近年来，深度神经网络在诸多任务上取得了令人瞩目的成就，但其高度依赖于大规模标注数据的局限性逐渐显现，同时，面对泛化错误、虚假相关性及对抗性攻击时的脆弱性也日益突出。自我监督学习的出现，正是为了应对这些挑战，它以数据本身作为监督信号，追求在更少的标签、样本和尝试下实现更高效的学习。
二、生成模型：自编码与自回归
2.1 自回归模型
自回归模型基于序列数据，通过条件概率链式法则分解联合分布，如自然语言处理中的GPT系列模型，它们利用Transformer架构实现文本的自回归生成，通过最大化给定前序词的下一个词的概率来学习语言结构。此外，在计算机视觉领域，PixelRNN和PixelCNN等模型采用类似思想，逐像素生成图像，利用循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)捕捉像素间的依赖关系。
2.2 流模型
流模型通过一系列可逆变换直接建模复杂数据分布，使得数据的生成和密度估计变得直观高效。这类模型在图像合成等领域展现出独特优势，尽管它们通常计算成本较高。
2.3 自编码器
