有哪些任务可以使用无监督的方式训练深度学习模型？

下面是一份按“任务 → 方法 → 神经网络结构 → 输入/输出 → 数据来源”展开的系统化整理。也把“自监督学习”纳入广义“无监督学习”（不依赖人工标签，标签由数据本身构造）来介绍，便于覆盖现代主流做法。希望对你选型和落地都有帮助 😊

快速术语提示

• 无监督 vs 自监督：二者都不需要人工标注；自监督是无监督的一种，通过数据内在结构构造训练目标（如掩码重建、对比学习、预测下一个token）。
• “输入来源”既包含公开数据集，也包含企业/项目中常见的无标签数据采集渠道。

总览（任务家族与代表方法）

一、哪些任务可以用无监督方式训练？

• 学习通用表征（embedding）：用于下游分类/检索/分割/实体识别/推荐。
• 生成与合成：图像/文本/音频/视频的生成、修复、去噪、超分等。
• 聚类、密度估计与异常检测：发现群组、评估样本罕见性、检测异常。
• 降维与可视化：将高维数据映射到低维以便理解与可视化。
• 时间序列建模：自监督预训练提升预测、异常检测与表示质量。
• 图/网络分析：节点/边/子图表示学习、社区发现、链路预测。
• 多模态对齐：图文、视听等跨模态语义对齐与检索。
• 强化学习表征：无奖励或弱奖励场景下通过自监督提升策略学习。

二、这些任务分别可以使用哪些无监督训练方法（含结构、输入/输出、数据来源）

A. 计算机视觉（图像/视频）

1. 表征学习

• 对比学习：SimCLR、MoCo v2、BYOL、DINO/DINOv2、SwAV
  • 结构：Siamese/双塔编码器（ResNet/ViT）+ 投影MLP；MoCo含动量编码器与队列；SwAV含原型/聚类头。
  • 输入：同一图像的两种增强视图（随机裁剪、颜色抖动、翻转、遮挡）。
  • 输出：图像嵌入；训练用对比/聚类损失，不需标签。
  • 数据来源：无标签图像（ImageNet不看标签、OpenImages、LAION、COCO、Places365、公司图片库/相册/拍照/抓取图片）。
• 掩码重建：MAE、BEiT、I-JEPA
  • 结构：ViT编码器只看未掩码patch；轻量解码器重建图像像素或视觉token；I-JEPA用预测嵌入而非像素。
  • 输入：随机掩码后的图像patch序列。
  • 输出：重建的像素/视觉token或目标区域嵌入。
  • 数据来源：同上。

2. 生成建模

• 扩散模型：DDPM/UNet、Latent Diffusion（LDM，Stable Diffusion背后的思路）
  • 结构：UNet噪声预测器 + 时间步嵌入；LDM在VAE潜空间上做扩散（更省算）。
  • 输入：加噪后的图像和时间步t（可无条件，也可加文本/类条件）。
  • 输出：噪声估计（或去噪后的样本）；采样时逐步去噪生成图像。
  • 数据来源：无标签大规模图像（LAION、COCO、公司图库）。
• GAN：DCGAN、StyleGAN2/3
  • 结构：生成器（反卷积/Style MLP注入风格）+ 判别器（CNN）。
  • 输入：随机噪声z；判别器输入为真/假图像。
  • 输出：生成的图像；判别器输出真伪概率。
  • 数据来源：同上。
• VAE / Autoregressive（PixelCNN/PixelRNN）
  • 结构：VAE为编码器-解码器；PixelCNN为像素级自回归卷积。
  • 输入：图像x。
  • 输出：重建或逐像素条件分布。
  • 数据来源：同上。
• 流模型：Glow、RealNVP
  • 结构：可逆耦合层，精确似然。
  • 输入/输出：x ↔ z一一可逆。
  • 数据来源：同上。

3. 聚类与降维

• DeepCluster / SwAV：交替k-means或在线原型分配作为伪标签进行训练。
  • 结构：CNN/ViT + 原型层/聚类步骤。
  • 输入：图像增强视图。
  • 输出：特征和聚类指派。
• DEC/IDEC：先AE预训练，再用KL散度细化聚类中心。
  • 结构：Autoencoder + 聚类中心优化。
  • 输入：图像。
  • 输出：聚类分配。
• 数据来源：无标签图像库。

4. 异常检测

• AE/VAE重建误差、流模型密度、Deep SVDD（最小化到超球中心的距离）
  • 结构：AE/VAE/CNN或ViT编码器；Flow；一类分类网络。
  • 输入：主要为正常样本。
  • 输出：重建误差/密度/距离作为异常分数。
  • 数据来源：生产线质检图、设备巡检图、监控图像等。

B. 自然语言处理（文本）

1. 表征预训练与生成

• 自回归语言模型：GPT系列
  • 结构：Transformer Decoder-only。
  • 输入：token序列（字/词/子词）。
  • 输出：下一token的概率分布；生成文本。
  • 数据来源：Wikipedia、BookCorpus、Common Crawl（C4/The Pile）、新闻/论坛/文档库（注意版权与合规）。
• 掩码语言模型：BERT/roBERTa
  • 结构：Transformer Encoder-only。
  • 输入：掩码后的token序列。
  • 输出：被掩码token的分布。
  • 数据来源：同上。
• 句向量（无监督）：SimCSE（unsup）、ConSERT
  • 结构：Siamese Transformer + 投影头。
  • 输入：同一句通过dropout/增强得到的两个视图。
  • 输出：句向量；对比损失。
  • 数据来源：大规模句子/段落语料。

2. 主题聚类/检索

• 方法：BERT/SimCSE等嵌入 + k-means/HDBSCAN；或Top2Vec、BERTopic（无监督主题模型）。
  • 结构：Encoder + 聚类/主题建模。
  • 输入：文档/句子。
  • 输出：聚类标签/主题词。
  • 数据来源：企业文档库、客服工单、论坛/评论爬取。

C. 语音/音频

1. 自监督表征

• wav2vec 2.0、HuBERT、data2vec、CPC
  • 结构：CNN特征编码器 + Transformer上下文；量化器（w2v2），或伪标签聚类（HuBERT）。
  • 输入：原始波形（掩码时间步）。
  • 输出：被掩码位置的离散码/伪标签预测或对比目标。
  • 数据来源：LibriSpeech、LibriLight、VoxCeleb、CommonVoice、YouTube播客/有声书（合规抓取）。

2. 生成与增强

• WaveNet/HiFi-GAN、扩散音频模型（DiffWave）
  • 结构：自回归卷积/UNet扩散。
  • 输入：噪声或条件（谱、文本）。
  • 输出：波形或谱。
  • 数据来源：同上。

D. 时间序列（传感器/IoT/运维/金融）

1. 表征与预测预训练

• CPC、TS2Vec、TNC、Masked Time-Series Modeling、PatchTST预训练
  • 结构：CNN/Transformer/时序ViT + 对比/掩码任务。
  • 输入：时序片段、不同增广视图或掩码片段。
  • 输出：未来步/掩码值预测或时序嵌入。
  • 数据来源：设备传感器、工业控制、日志、KPI、交易数据；公开集：UCR/UEA、ETT、电力/交通数据等。

2. 异常检测

• AE/VAE/Flow重建与密度、One-Class（Deep SVDD）、对比方法（TS2Vec偏离）
  • 结构：与上类似。
  • 数据来源：NAB、Yahoo A1、NASA SMAP/MSL、SMD、服务器监控。

E. 图数据/网络与推荐

1. 节点/图表征与聚类

• DeepWalk/Node2Vec + Skip-gram（传统但强大）、GraphSAGE（unsup损失）、DGI/InfoGraph（互信息最大化）、GRACE/GCL（图对比）、GAE/VGAE（图自编码）、GraphMAE（掩码节点）
  • 结构：GNN（GCN/GAT/GraphSAGE）或随机游走 + 词向量。
  • 输入：图的邻接与节点特征；图增广（删边/扰动/掩码）。
  • 输出：节点/图嵌入、重建邻接或特征、对比相似度。
  • 数据来源：社交网络、知识图谱、商品共现图、日志构建的点击/会话图；公开OGB（ogbn-arxiv/products/papers100M）、Reddit。

2. 链路预测与推荐预训练

• GAE/VGAE重建边、对比学习增强鲁棒性；BPR是弱监督，纯无监督可用共现、序列自监督构造目标。
  • 结构：GNN或序列模型（SASRec式自监督）+ 对比目标。
  • 输入/输出：用户-物品图或序列；输出嵌入/重建边。
  • 数据来源：站内行为日志、交易/浏览/播放记录。

F. 多模态对齐（图文/视听）

• 图文对比：CLIP、ALIGN
  • 结构：双塔编码器（图像CNN/ViT + 文本Transformer），InfoNCE对比。
  • 输入：成对的图像-文本（天然弱标签：同一网页中的图文对）。
  • 输出：跨模态对齐的嵌入空间。
  • 数据来源：LAION-5B/400M、CC12M、WIT、公司商品图-标题、稿件-配图（合规抓取/清洗）。
• 多模态掩码建模：FLAVA、BEiT-3、data2vec-multimodal
  • 结构：单模态编码器 + 跨模态Transformer/对齐模块。
  • 输入：图像+文本（含掩码）。
  • 输出：掩码token/patch预测与跨模态一致性。
  • 数据来源：同上，外加视频-语音/字幕（HowTo100M等）。

G. 强化学习中的无监督/自监督表征

• 对比与重建：CURL、DrQ-v2
  • 结构：视觉编码器 + 对比头；数据来自回放缓冲。
  • 输入：观测帧增广视图。
  • 输出：状态嵌入，相似视图对齐。
  • 数据来源：代理与环境交互数据（无奖励或弱奖励）。
• 世界模型：PlaNet、Dreamer
  • 结构：编码器 + 潜在动态模型（RNN/Transformer）+ 解码器（时序VAE风格）。
  • 输入：观测序列（图像/状态）。
  • 输出：重建、预测下一个潜在状态/观测。
  • 数据来源：同上。

三、典型方法的“结构/输入/输出/来源”要点清单

• Autoencoder（AE）
  • 结构：Encoder-Decoder（CNN/MLP/Transformer）。
  • 输入：x；输出：重建x。
  • 来源：任何无标签数据（图像/文本向量化/时序/图特征）。
• Variational Autoencoder（VAE）
  • 结构：Encoder产生q(z|x)参数，重参数化采样，Decoder生成p(x|z)。
  • 输入：x；输出：重建x并学习潜变量z。
  • 来源：同上。
• 对比学习（SimCLR/MoCo/GRACE/SimCSE）
  • 结构：Siamese编码器 + 投影头；可能有动量编码器/记忆队列。
  • 输入：同一实例的两种增广视图。
  • 输出：嵌入；最大化正样相似、最小化负样。
  • 来源：对应模态的无标签大数据。
• 掩码建模（MAE/BERT/wav2vec2/GraphMAE）
  • 结构：编码器只看未掩码部分，解码器/预测头复原掩码区域。
  • 输入：掩码后的序列/patch/节点。
  • 输出：掩码内容预测。
  • 来源：同上。
• GAN
  • 结构：生成器G、判别器D对抗训练。
  • 输入：G接噪声z，D接真/假样本。
  • 输出：生成样本与真伪判别。
  • 来源：无标签样本集合。
• 扩散模型（DDPM/LDM）
  • 结构：UNet噪声预测器，时间嵌入；可在潜空间操作（LDM）。
  • 输入：加噪样本和时间步。
  • 输出：噪声/残差估计。
  • 来源：同上。
• 正则化密度估计（Flow/EBM）
  • 结构：可逆耦合层（Flow）或能量函数（EBM）。
  • 输入：x（或z）。
  • 输出：精确似然/能量。
  • 来源：同上。
• 图自编码/对比（GAE/VGAE/DGI/GRACE）
  • 结构：GNN编码器，重建邻接/特征或对比全局-局部。
  • 输入：图与增广图。
  • 输出：节点/图嵌入、重建或对比目标。
  • 来源：图数据。

四、无监督训练的数据来源建议（按模态列举一些公开集）

• 图像/视频
  • 图像：ImageNet（不用标签）、OpenImages、LAION-400M/5B、COCO、Places365、CelebA、FFHQ。
  • 视频：Kinetics、YouTube-8M、Something-Something、HowTo100M（含文本弱标签）。
  • 企业：产品图、质检图、监控画面、用户上传图。
• 文本
  • Wikipedia、BookCorpus、Common Crawl（C4/The Pile）、OpenWebText2、新闻/论坛（合规）。
  • 企业：客服对话、日志消息、工单、知识库。
• 语音/音频
  • LibriSpeech、LibriLight、Common Voice、VoxCeleb、AudioSet、GigaSpeech。
  • 企业：呼叫中心录音、设备声音、播客/课程（合规）。
• 时间序列
  • UCR/UEA、ETT（电力变压器温度）、M4/M5、Yahoo A1、NAB、SMAP/MSL、SMD。
  • 企业：设备传感器、运维KPI、APM日志、金融指标。
• 图/网络
  • OGB（ogbn-arxiv/products/papers100M）、Reddit、citation/co-purchase/知识图谱。
  • 企业：用户-物品、好友关系、点击/会话构图。
• 多模态
  • LAION、CC12M、WIT、Conceptual Captions、HowTo100M。
  • 企业：商品图-标题/描述、新闻图-稿、视频-字幕/旁白。

五、落地小贴士

• 数据清洗很关键：去重、格式统一、质量/安全过滤（敏感信息、版权）。
• 增广策略决定上限：视觉（裁剪/颜色/遮挡）、语音（时频遮挡/速度扰动）、文本（dropout/截断）、图（删边/特征扰动）、时序（裁剪/抖动/遮挡）。
• 评估方式：线性探测（冻结特征做线性分类）、k-NN、下游微调、检索mAP、异常AUC等。
• 选择建议：
  • 视觉通用表征：MAE/DINOv2；极致生成：扩散模型。
  • 文本：BERT（理解）、GPT式LM（生成）、SimCSE（句向量）。
  • 语音：wav2vec 2.0/HuBERT。
  • 时间序列：TS2Vec/CPC + PatchTST预训练。
  • 图：GRACE/DGI + GAE/VGAE或GraphMAE。
  • 跨模态检索：CLIP。

如果你告诉我你的具体场景（数据类型、规模、算力、目标任务），我可以帮你挑选最合适的一两种方法，并给出更具体的网络配置和训练细节 😉

🌟 无监督深度学习全景图

下面按照「可做的任务 → 典型方法 → 结构/输入输出/数据来源」的顺序，层层展开。为了避免信息轰炸，先给一张总览表，随后逐项详细解释。

1️⃣ 表示学习 / 预训练（图像）

1.1 AutoEncoder (AE / VAE)

• 结构：Encoder (CNN) + Bottleneck (潜在向量 z) + Decoder (反卷积)
• 输入→输出：原图 → 重构图
• 数据来源：只要是无标注图像即可，ImageNet 原图常用。

1.2 对比学习 SimCLR / MoCo / BYOL

• 结构：Siamese 双塔 (共享 CNN / ViT) + 投影头 (MLP)
• 输入→输出：同一张图的两种随机增广 → 特征向量；损失为 NT-Xent/InfoNCE
• 数据来源：同上，大规模抓图就行，无须标签。

1.3 MAE（Masked Autoencoder）

• 结构：ViT Encoder 只看 25% patch，Decoder 复原全部 patch
• 输入→输出：被随机 mask 的 patch 序列 → 原始 patch 像素
• 数据来源：任意无标注图。

2️⃣ 语言模型 (NLP)

2.1 自回归 GPT 系列

• 结构：Transformer Decoder 堆叠
• 输入→输出：前 n 个 token → 预测第 n+1 个 token
• 数据来源：CommonCrawl、书籍语料、维基百科。数据只需文本文件即可。

2.2 掩码语言模型 (BERT, RoBERTa)

• 结构：Transformer Encoder
• 输入→输出：加了 [MASK] 的句子 → 预测被 mask 的 token
• 数据来源：同上。

3️⃣ 语音表示 / 合成

3.1 Contrastive Predictive Coding (CPC)

• 结构：1D CNN Encoder → GRU/Transformer Autoregressor
• 输入→输出：过去音频帧 → 对比未来 k 帧 表征
• 数据来源：LibriSpeech 原始 wav、YouTube 无字幕音频。

3.2 Wav2Vec 2.0

• 结构：CNN 特征提取 → Transformer → Contrastive 量化
• 输入→输出：掩码的 latent → 预测真实 latent
• 数据来源：大量未标注语音 (100h–60k h)

4️⃣ 图像生成

4.1 VAE

• 结构：CNN Encoder → 均值/方差 → 采样 z → CNN Decoder
• 输入→输出：随机抽样或图像 → 新图 / 重构图
• 数据来源：CelebA 人脸、手写数字。

4.2 GAN / StyleGAN

• 结构：Generator (Deconv or Style blocks) + Discriminator (CNN)
• 输入→输出：随机向量 z → 逼真图像
• 数据来源：同上。

4.3 Diffusion Model (DDPM, Stable Diffusion)

• 结构：UNet + 时间嵌入 + Attention
• 输入→输出：高斯噪声 → 清晰图像 (通过反向扩散)
• 数据来源：大规模高清图 + 文本 (若做文本条件扩散)。

5️⃣ 图像到图像（自监督）

5.1 CycleGAN

• 结构：两个 GAN + cycle consistency
• 输入→输出：域 A 图 → 域 B 图 (反之亦然)
• 数据来源：两批未配对数据，如 马↔斑马、夏天↔冬天。

5.2 Denoising / Colorization

• 结构：U-Net
• 输入→输出：加噪 / 灰度图 → 干净 / 彩色图
• 数据来源：任意彩色图像，训练时自己加噪声或转灰阶。

6️⃣ 聚类 / 分割

6.1 DeepCluster

• 结构：CNN Backbone → k-means 聚类 → 把聚类ID当伪标签再训练
• 输入→输出：图像 → 伪标签重复迭代
• 数据来源：未标注图像集合。

6.2 SwAV

• 结构：多视角 + Prototypes (聚类中心) + online clustering
• 输入→输出：多增强图 → 相同 prototype
• 数据来源：同上。

7️⃣ 异常检测

7.1 Reconstruction-based AutoEncoder

• 结构：CNN AE 或 VAE
• 输入→输出：正常样本 → 重构样本；用重构误差判断异常
• 数据来源：只需「正常」数据，如工厂良品照片。

7.2 One-Class GAN

• 结构：GAN but only normal data; discriminator score → 异常度
• 输入→输出：噪声 → 重构；D分数高则异常
• 数据来源：同上。

8️⃣ 时序预测 / 增强

8.1 Masked Time-series Transformer

• 结构：Transformer + 时间编码
• 输入→输出：掩码的时间点 → 重建值 / 未来值
• 数据来源：金融 OHLCV、IoT 传感器流。

8.2 TCN 自回归

• 结构：Dilated 1D CNN (TCN)
• 输入→输出：过去窗口 → 未来窗口
• 数据来源：公开股票数据、气象观测数据。

9️⃣ 图学习 (Graph)

9.1 Graph AutoEncoder (GAE)

• 结构：GCN Encoder → inner product Decoder
• 输入→输出：节点特征+邻接 → 重建邻接
• 数据来源：Cora、PubMed 引文网络。

9.2 Deep Graph Infomax (DGI)

• 结构：GCN + 全局读出；对比原图 vs 打乱图
• 输入→输出：局部节点表征 → 全局向量，优化 InfoNCE
• 数据来源：同上或社交网络图。

🔟 多模态对齐

10.1 CLIP

• 结构：图像塔 ViT + 文本塔 Transformer；共享对比损失
• 输入→输出：图像/文本 → 共享向量空间
• 数据来源：网络图文对 (约4亿)，alt-text 抓取。

1️⃣1️⃣ World Models (RL 前的无监督)

• 结构：VAE (观测编码) + RNN (动态) + Controller (后期强化)
• 输入→输出：游戏帧 → 潜在编码；预测下一帧潜在变量
• 数据来源：OpenAI Gym 视频帧、unity simulation。

📌 常见数据来源简表

💡 小结

1. 无监督 ≠ 没目标，而是利用「数据本身的结构」产生学习信号：重构、对比、预测、聚类、生成…
2. 关键技巧：
   • 数据增广 (Augmentation)
   • 对比损失 (InfoNCE)
   • 掩码 / 预测未来 (Mask & Predict)
   • 循环伪标签 (DeepCluster)
3. 拿到原始数据 ➜ 设计自监督任务 ➜ 训练得到通用表征 ➜ 可迁移到下游监督任务或直接推断。

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