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30.如何修改VAE的损失函数，使得隐藏层的编码是相互解耦的?
35.有哪些问题是属于图像到图像翻译的范畴的? GAN 是如何应用在其中的?
28.DBN与DBM 有什么区别?
DBN是hiton在06年发表在science上的“Reducing the dimensionality of data with neural networks.”这篇文章中提到的方法，具体的细节不做过多阐述， 因为确实很简介，就是简单的叠加RBM，逐层训练后来个最后的fine turn 。方便快捷，而且效果也不错，现在经常用来做一些DNN和CNN的预训练，值得注意的是，hinton在imagenet上的比赛虽然是用的CNN模型，但是就是利用的DBN做的预训练。
重点说下DBM，这是我比较喜欢的一个DL模型。为什么喜欢，因为DBM才是真正的深度RBM模型！
玻尔兹曼机（BM）是一种基于能量的网络（Energy Based Network, EBN）。统计力学中，带有电荷的粒子具有能量，由于电荷间作用力，粒子间会保持一定距离，尽量使得系统整体能量最低。物理学中，能量低意味着稳定。从机器学习的角度，我们只需知道EBN有保持能量最低的趋势即可，玻尔兹曼机也不例外。玻尔兹曼机接受输入，然后尝试识别所有影响这些输入的特征或与这些特征相关的特征。BM通过试图将系统的能量降至最低，来解决上述问题，这是一个生成特征（Generate Features）的无监督学习过程。我们也许可以理解其中一部分生成的特征，但其他的特征仍是个谜。今天深度学习的本质是特征学习，从这一点看，BM过于领先时代了。玻尔兹曼机有个特点--没有输出层！没有输出层的神经网络。意味这什么？？？
玻尔兹曼机器是没有方向的神经网络！！！
这意味着与ANN，CNN，RNN等你看到过的大部分神经网络不同，BM中信息不会按一定方向流过网络。数据（和能量）在网络中移动，以它喜欢的方式（能量最低）创建代表不同特征的隐藏节点。一旦给BM提供了输入数据，这些数据就会立即被吸收到系统中并成为其中的一部分。 初始化算法后，所有数据和特征被平等对待。我们可以想象BM有多强大，但是因为过于复杂，BM需要非常大的算力支持，而无法Scale。
于是Hinton等人在80年代，提出了受限的玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM），这是一种简化版的BM，禁止同一层的神经相互连接，变的非常简单，大大降低了网络的复杂度。实践证明RBM非常好用，因为它很简单，也经常被作为一个基础的构件应用与其他更为复杂的网络，比如DBN和DBM。
多个RBM堆叠起来，就得到了深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）
深度信念网络（Deep Belief Net，DBN）DBM与DBN很类似，都由RBM堆叠而成，但两者存在着本质的差别：整体来看，DBN是有向图（除了最上层的RBM是无向图），DBN巧妙结合了有向图和无向图的生成模型；DBM每相邻的两层都是RBM，是完全的无向图。
DBN由逐层贪心训练得到的RBM叠加起来得到，因为DBN是有向的，所以前层的分布并不依赖于后层，这是由于逐层训练的结果。DBN被用来对深度模型进行预训练，然后再通过反向传播来进行微调（当时算力不够，现在算力强大就一锅炖了），详见Hinton 的论文A fast learning algorithm for deep belief nets（2006）。2012年，他和Alex在ImageNet比赛的冠军算法虽然使用的是CNN，但利用DBN进行了预训练，发明了AlexNet，才引起的工业界的注意，并大力投入，才有了后来深度学习的繁荣。
DBM虽然没有被广泛应用，如果没有记错，在Netflix百万美元大奖冠军模型在推荐系统中应用了DBM，才有了后来的协同过滤，才有了Kaggle，世界上最著名的机器学习比赛平台，后被Google纳入旗下。
RBM，作为一个概率神经网络，当然也可以理解成一个无向图模型，有一点我觉得很重要，那就是连接的无向性，也正是这个性质，才让模型符合了统计力学的各种理论，建立起美妙却虐人的RBM。但是DBN，无疑是一个向计算妥协了的折衷模型。
29.VAE如何控制生成图像的类别?
30.如何修改VAE的损失函数，使得隐藏层的编码是相互解耦的?
Disentangle 的意思是解纠缠，所谓解纠缠，也叫做解耦，就是将原始数据空间中纠缠着的数据变化，变换到一个好的表征空间中，在这个空间中，不同要素的变化是可以彼此分离的。
比如，人脸数据集经过编码器，在潜变量空间Z中，我们就会获得人脸是否微笑、头发颜色、方位角等信息的分离表示，我们把这些分离表示称为Factors。 解纠缠的变量通常包含可解释的语义信息，并且能够反映数据变化中的分离的因子。在生成模型中，我们就可以根据这些分布进行特定的操作，比如改变人脸宽度、添加眼镜等操作。VAE 要做的就是要找到这些隐式的解纠缠变量
31.自回归方法如何应用在生成模型上?
自回归模型（Autoregressive models）
深度神经网络生成算法主要分为三类：
- 生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
- 可变自动编码器(Variational Autoencoder, VAE)
- 自回归模型(Autoregressive models)
32.原始 VAE存在哪些问题? 有哪些改进方式?
VAE 中隐藏层服从高斯分布，AE 中的隐藏层无分布要求训练时，AE 训练得到 Encoder 和 Decoder 模型，而 VAE 除了得到这两个模型，还获得了隐藏层的分布模型（即高斯分布的均值与方差）AE 只能重构输入数据X，而 VAE 可以生成含有输入数据某些特征与参数的新数据。
VAE 与 AE 完全不同，但是从结构上看都含有 Decoder 和 Encoder 过程。VAE 模型比较擅长于生成复杂数据，并且已经被实现并且被应用。我们认为 VAE 模型能够通过隐变量来捕获输入数据中一些隐藏的特征，并且我们利用这些特征生成与输入数据相关但是又不相同的数据，AE 模型只是编码解码，完全不能实现这个功能。
33.如何将VAE与GAN 进行结合？
VAE视角 : 判别器具有 GAN 的性质, 生成图像更真实, 弥补 VAE 生成图像模糊的缺点。
GAN视角: 需要额外计算 VAE 的重构 loss, 提升了模型的稳定性。
34.简述IS和FID的原理
如何评价GAN网络生成图像的好坏？有两个简单常用的衡量方法，一个是Inception Score（IS），另一个是Frechet Inception Distance（FID）
Inception Score（IS）
评价一个生成模型的好坏，需要从两方面考量：
生成的图像是否清晰，清晰度高的表示生成图像的质量高；
生成的图像是否具有多样性，即每个类别生成图像的数目尽可能相等。
35.有哪些问题是属于图像到图像翻译的范畴的? GAN 是如何应用在其中的?
有监督很好理解就是我们训练时采用的训练集是成对图片，Pix2Pix 模型以 GAN 为基础采用端到端架构，其中生成器架构中引入跳连接以便能保留图像潜层结构，其输入是原域图像 x，输出是翻译后的目标域图像 G(x)，原域图像和真/伪目标域图像分别结合后作为鉴别器的输入，鉴别器输出分类结果并和生成器产生对抗。