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1-深度学习干货总结（持续更新）

news 来源：原创 2025/7/7 1:01:14

机器学习核心组件

可以用来学习的数据（data）；
如何转换数据的模型（model）；
一个目标函数（objective function），用来量化模型的有效性；
调整模型参数以优化目标函数的算法（algorithm）。

数据

每个样本的特征向量固定长度的，所以要对不同的数据进行处理，使它们可以有相同的形式表示，但是有丢失信息的风险。
与传统机器学习方法相比，深度学习可以处理不同长度的数据
数据越大，数据越正确，效果越好
不然容易有偏见，束手无策，放大事态的严重性

循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），确实能够处理不同长度的序列数据，这使得它们在自然语言处理和时间序列分析等领域非常有用。
然而，这并不是深度学习的普遍优势。例如，卷积神经网络（CNN）通常需要固定大小的输入

训练数据集用于拟合模型参数，测试数据集用于评估拟合的模型。

知道欠拟合和过拟合：当一个模型在训练集上表现良好，但不能推广到测试集时

模型

目标函数：损失函数

优化算法：梯度下降法

机器学习分类

监督学习

1、回归与分类与标记问题

回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分类器来输出预测的类别。

分类可能会有层次分类，相当于一个类别，但这些类别之间有某种关系

在动物分类的应用中，把一只狮子狗误认为雪纳瑞可能不会太糟糕。但如果模型将狮子狗与恐龙混淆，就滑稽至极了。层次结构相关性可能取决于模型的使用者计划如何使用模型。例如，响尾蛇和乌梢蛇血缘上可能很接近，但如果把响尾蛇误认为是乌梢蛇可能会是致命的。因为响尾蛇是有毒的，而乌梢蛇是无毒的。

通过它们是否是一类来分

但是我们可能想让模型描绘输入图像的内容，这样比去识别一个图像是否是什么更好一点，也能用于更多的任务。

学习预测不相互排斥的类别的问题称为多标签分类（multi-label classification）

2、搜索

有时，我们不仅仅希望输出一个类别或一个实值。在信息检索领域，我们希望对一组项目进行排序。以网络搜索为例，目标不是简单的“查询（query）-网页（page）”分类，而是在海量搜索结果中找到用户最需要的那部分。搜索结果的排序也十分重要，学习算法需要输出有序的元素子集。换句话说，如果要求我们输出字母表中的前5个字母，返回“A、B、C、D、E”和“C、A、B、E、D”是不同的。即使结果集是相同的，集内的顺序有时却很重要。

该问题的一种可能的解决方案：首先为集合中的每个元素分配相应的相关性分数，然后检索评级最高的元素。PageRank，谷歌搜索引擎背后最初的秘密武器就是这种评分系统的早期例子，但它的奇特之处在于它不依赖于实际的查询。在这里，他们依靠一个简单的相关性过滤来识别一组相关条目，然后根据PageRank对包含查询条件的结果进行排序。如今，搜索引擎使用机器学习和用户行为模型来获取网页相关性得分，很多学术会议也致力于这一主题。

3、推荐系统

另一类与搜索和排名相关的问题是推荐系统（recommender system），它的目标是向特定用户进行“个性化”推荐。例如，对于电影推荐，科幻迷和喜剧爱好者的推荐结果页面可能会有很大不同。类似的应用也会出现在零售产品、音乐和新闻推荐等等。

在某些应用中，客户会提供明确反馈，表达他们对特定产品的喜爱程度。例如，亚马逊上的产品评级和评论。在其他一些情况下，客户会提供隐性反馈。例如，某用户跳过播放列表中的某些歌曲，这可能说明这些歌曲对此用户不大合适。总的来说，推荐系统会为“给定用户和物品”的匹配性打分，这个“分数”可能是估计的评级或购买的概率。由此，对于任何给定的用户，推荐系统都可以检索得分最高的对象集，然后将其推荐给用户。以上只是简单的算法，而工业生产的推荐系统要先进得多，它会将详细的用户活动和项目特征考虑在内。推荐系统算法经过调整，可以捕捉一个人的偏好。

推荐系统的问题

尽管推荐系统具有巨大的应用价值，但单纯用它作为预测模型仍存在一些缺陷。首先，我们的数据只包含“审查后的反馈”：用户更倾向于给他们感觉强烈的事物打分。例如，在五分制电影评分中，会有许多五星级和一星级评分，但三星级却明显很少。此外，推荐系统有可能形成反馈循环：推荐系统首先会优先推送一个购买量较大（可能被认为更好）的商品，然而目前用户的购买习惯往往是遵循推荐算法，但学习算法并不总是考虑到这一细节，进而更频繁地被推荐。综上所述，关于如何处理审查、激励和反馈循环的许多问题，都是重要的开放性研究问题。

4、序列学习

是如果输入是连续的，模型可能就需要拥有“记忆”功能。

在医学上序列输入和输出就更为重要。设想一下，假设一个模型被用来监控重症监护病人，如果他们在未来24小时内死亡的风险超过某个阈值，这个模型就会发出警报。我们绝不希望抛弃过去每小时有关病人病史的所有信息，而仅根据最近的测量结果做出预测。

输入和输出都是可变长度的序列，例如机器翻译和从语音中转录文本。虽然不可能考虑所有类型的序列转换，但以下特殊情况值得一提。

标记和解析。这涉及到用属性注释文本序列。换句话说，输入和输出的数量基本上是相同的。例如，我们可能想知道动词和主语在哪里，或者可能想知道哪些单词是命名实体。通常，目标是基于结构和语法假设对文本进行分解和注释，以获得一些注释。这听起来比实际情况要复杂得多。下面是一个非常简单的示例，它使用“标记”来注释一个句子，该标记指示哪些单词引用命名实体。标记为“Ent”，是实体（entity）的简写。

自动语音识别。在语音识别中，输入序列是说话人的录音（如图1.3.5 所示），输出序列是说话人所说内容的文本记录。它的挑战在于，与文本相比，音频帧多得多（声音通常以8kHz或16kHz采样）。也就是说，音频和文本之间没有1:1的对应关系，因为数千个样本可能对应于一个单独的单词。这也是“序列到序列”的学习问题，其中输出比输入短得多。

文本到语音。这与自动语音识别相反。换句话说，输入是文本，输出是音频文件。在这种情况下，输出比输入长得多。虽然人类很容易识判断发音别扭的音频文件，但这对计算机来说并不是那么简单。

机器翻译。在语音识别中，输入和输出的出现顺序基本相同。而在机器翻译中，颠倒输入和输出的顺序非常重要。换句话说，虽然我们仍将一个序列转换成另一个序列，但是输入和输出的数量以及相应序列的顺序大都不会相同。比如下面这个例子，“错误的对齐”反应了德国人喜欢把动词放在句尾的特殊倾向。

序列学习的应用

其他学习任务也有序列学习的应用。例如，确定“用户阅读网页的顺序”是二维布局分析问题。再比如，对话问题对序列的学习更为复杂：确定下一轮对话，需要考虑对话历史状态以及现实世界的知识…… 如上这些都是热门的序列学习研究领域。

无监督学习

监督学习需要向模型提供巨大数据集：每个样本包含特征和相应标签值。

而无监督学习则需要“自发”的去学习，没有标签。

应用：

聚类（clustering）问题：没有标签的情况下，我们是否能给数据分类呢？比如，给定一组照片，我们能把它们分成风景照片、狗、婴儿、猫和山峰的照片吗？同样，给定一组用户的网页浏览记录，我们能否将具有相似行为的用户聚类呢？
主成分分析（principal component analysis）问题：我们能否找到少量的参数来准确地捕捉数据的线性相关属性？比如，一个球的运动轨迹可以用球的速度、直径和质量来描述。再比如，裁缝们已经开发出了一小部分参数，这些参数相当准确地描述了人体的形状，以适应衣服的需要。另一个例子：在欧几里得空间中是否存在一种（任意结构的）对象的表示，使其符号属性能够很好地匹配?这可以用来描述实体及其关系，例如“罗马” \(-\) “意大利” \(+\) “法国” \(=\) “巴黎”。
因果关系（causality）和概率图模型（probabilistic graphical models）问题：我们能否描述观察到的许多数据的根本原因？例如，如果我们有关于房价、污染、犯罪、地理位置、教育和工资的人口统计数据，我们能否简单地根据经验数据发现它们之间的关系？
生成对抗性网络（generative adversarial networks）：为我们提供一种合成数据的方法，甚至像图像和音频这样复杂的非结构化数据。潜在的统计机制是检查真实和虚假数据是否相同的测试，它是无监督学习的另一个重要而令人兴奋的领域。

与环境互动

到目前为止，不管是监督学习还是无监督学习，我们都会预先获取大量数据，然后启动模型，不再与环境交互。这里所有学习都是在算法与环境断开后进行的，被称为离线学习（offline learning）。对于监督学习，从环境中收集数据的过程类似于

这种简单的离线学习有它的魅力。好的一面是，我们可以孤立地进行模式识别，而不必分心于其他问题。但缺点是，解决的问题相当有限。这时我们可能会期望人工智能不仅能够做出预测，而且能够与真实环境互动。与预测不同，“与真实环境互动”实际上会影响环境。这里的人工智能是“智能代理”，而不仅是“预测模型”。因此，我们必须考虑到它的行为可能会影响未来的观察结果。

当训练和测试数据不同时，最后一个问题提出了分布偏移（distribution shift）的问题。接下来的内容将简要描述强化学习问题，这是一类明确考虑与环境交互的问题。

强化学习

如果你对使用机器学习开发与环境交互并采取行动感兴趣，那么最终可能会专注于强化学习（reinforcement learning）。这可能包括应用到机器人、对话系统，甚至开发视频游戏的人工智能（AI）。 深度强化学习（deep reinforcement learning）将深度学习应用于强化学习的问题，是非常热门的研究领域。突破性的深度Q网络（Q-network）在雅达利游戏中仅使用视觉输入就击败了人类，以及 AlphaGo 程序在棋盘游戏围棋中击败了世界冠军，是两个突出强化学习的例子。

强化学习框架的通用性十分强大。例如，我们可以将任何监督学习问题转化为强化学习问题。假设我们有一个分类问题，可以创建一个强化学习智能体，每个分类对应一个“动作”。然后，我们可以创建一个环境，该环境给予智能体的奖励。这个奖励与原始监督学习问题的损失函数是一致的。

当然，强化学习还可以解决许多监督学习无法解决的问题。例如，在监督学习中，我们总是希望输入与正确的标签相关联。但在强化学习中，我们并不假设环境告诉智能体每个观测的最优动作。一般来说，智能体只是得到一些奖励。此外，环境甚至可能不会告诉是哪些行为导致了奖励。

以强化学习在国际象棋的应用为例。唯一真正的奖励信号出现在游戏结束时：当智能体获胜时，智能体可以得到奖励1；当智能体失败时，智能体将得到奖励-1。因此，强化学习者必须处理学分分配（credit assignment）问题：决定哪些行为是值得奖励的，哪些行为是需要惩罚的。就像一个员工升职一样，这次升职很可能反映了前一年的大量的行动。要想在未来获得更多的晋升，就需要弄清楚这一过程中哪些行为导致了晋升。

强化学习可能还必须处理部分可观测性问题。也就是说，当前的观察结果可能无法阐述有关当前状态的所有信息。比方说，一个清洁机器人发现自己被困在一个许多相同的壁橱的房子里。推断机器人的精确位置（从而推断其状态），需要在进入壁橱之前考虑它之前的观察结果。

最后，在任何时间点上，强化学习智能体可能知道一个好的策略，但可能有许多更好的策略从未尝试过的。强化学习智能体必须不断地做出选择：是应该利用当前最好的策略，还是探索新的策略空间（放弃一些短期回报来换取知识）。

一般的强化学习问题是一个非常普遍的问题。智能体的动作会影响后续的观察，而奖励只与所选的动作相对应。环境可以是完整观察到的，也可以是部分观察到的,解释所有这些复杂性可能会对研究人员要求太高。此外，并不是每个实际问题都表现出所有这些复杂性。因此，学者们研究了一些特殊情况下的强化学习问题。

当环境可被完全观察到时，强化学习问题被称为马尔可夫决策过程（markov decision process）。当状态不依赖于之前的操作时，我们称该问题为上下文赌博机（contextual bandit problem）。当没有状态，只有一组最初未知回报的可用动作时，这个问题就是经典的多臂赌博机（multi-armed bandit problem）。

核方法、决策树和图模型

经过最初的快速发展，神经网络的研究从1995年左右开始停滞不前，直到2005年才稍有起色。这主要是因为两个原因。首先，训练网络（在计算上）非常昂贵。在上个世纪末，随机存取存储器（RAM）非常强大，而计算能力却很弱。其次，数据集相对较小。事实上，费舍尔1932年的鸢尾花卉数据集是测试算法有效性的流行工具，而MNIST数据集的60000个手写数字的数据集被认为是巨大的。考虑到数据和计算的稀缺性，核方法（kernel method）、决策树（decision tree）和图模型（graph models）等强大的统计工具（在经验上）证明是更为优越的。与神经网络不同的是，这些算法不需要数周的训练，而且有很强的理论依据，可以提供可预测的结果。

核方法（Kernel Method）

核方法是一类利用核技巧（Kernel Trick）来解决机器学习问题的算法。核技巧的核心思想是将数据映射到高维空间，在这个空间中，原本线性不可分的数据变得线性可分。这种方法不需要显式地定义映射函数，而是通过核函数来计算高维空间中的内积，从而避免了直接在高维空间中进行计算，减少了计算复杂度。

决策树（Decision Tree）

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。它通过学习简单的决策规则来构建树状模型，每个决策规则对应树中的一个节点。决策树通过递归地选择最优的特征和阈值来分割数据，直到满足停止条件。

图模型（Graph Models）

图模型是一种用于表示结构化数据的模型，它使用图结构来表示数据中的实体和它们之间的关系。图模型可以是概率图模型，也可以是确定性的图模型。

概率图模型：如贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields），它们通过概率分布来描述图中节点之间的依赖关系。
确定性图模型：如图神经网络（Graph Neural Networks），它们通过学习节点的嵌入表示来处理图结构数据。
应用场景：适用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域，可以处理复杂的结构化数据。

深度学习发展

有一些新的方法产生：

用dropout，有助于减轻过拟合的危险，在网络中应用噪声注入实现
通过注意力机制，来增加系统的记忆力和复杂性
生成对抗网络，一个生成器和一个判别器
多个GPU并行训练和分布式训练
强化学习：状态、动作、奖励

一些深度学习框架：

深度学习框架在传播思想方面发挥了至关重要的作用。允许轻松建模的第一代框架包括Caffe、Torch和Theano。许多开创性的论文都是用这些工具写的。到目前为止，它们已经被TensorFlow（通常通过其高级API Keras使用）、CNTK、Caffe 2和Apache MXNet所取代。第三代工具，即用于深度学习的命令式工具，可以说是由Chainer率先推出的，它使用类似于Python NumPy的语法来描述模型。这个想法被PyTorch、MXNet的Gluon API和Jax都采纳了。

“”系统研究人员构建更好的工具”和“统计建模人员构建更好的神经网络”

深度学习应用

智能助理，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手，都能够相当准确地回答口头问题。这包括一些琐碎的工作，比如打开电灯开关（对残疾人来说是个福音）甚至预约理发师和提供电话支持对话。这可能是人工智能正在影响我们生活的最明显的迹象。
数字助理的一个关键要素是准确识别语音的能力。逐渐地，在某些应用中，此类系统的准确性已经提高到与人类同等水平的程度 (Xiong et al., 2018)。
物体识别同样也取得了长足的进步。估计图片中的物体在2010年是一项相当具有挑战性的任务。在ImageNet基准上，来自NEC实验室和伊利诺伊大学香槟分校的研究人员获得了28%的Top-5错误率 (Lin et al., 2010) 。到2017年，这一错误率降低到2.25% (Hu et al., 2018) 。同样，在鉴别鸟类或诊断皮肤癌方面也取得了惊人的成果。
游戏曾经是人类智慧的堡垒。从TD-Gammon开始，一个使用时差强化学习的五子棋游戏程序，算法和计算的进步导致了算法被广泛应用。与五子棋不同的是，国际象棋有一个复杂得多的状态空间和一组动作。深蓝公司利用大规模并行性、专用硬件和高效搜索游戏树 (Campbell et al., 2002) 击败了加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。围棋由于其巨大的状态空间，难度更大。AlphaGo在2015年达到了相当于人类的棋力，使用和蒙特卡洛树抽样 (Silver et al., 2016) 相结合的深度学习。扑克中的挑战是状态空间很大，而且没有完全观察到（我们不知道对手的牌）。在扑克游戏中，库图斯使用有效的结构化策略超过了人类的表现 (Brown and Sandholm, 2017) 。这说明了游戏取得了令人瞩目的进步以及先进的算法在其中发挥了关键作用的事实。
人工智能进步的另一个迹象是自动驾驶汽车和卡车的出现。虽然完全自主还没有完全触手可及，但在这个方向上已经取得了很好的进展，特斯拉（Tesla）、英伟达（NVIDIA）和Waymo等公司的产品至少实现了部分自主。让完全自主如此具有挑战性的是，正确的驾驶需要感知、推理和将规则纳入系统的能力。目前，深度学习主要应用于这些问题的计算机视觉方面。其余部分则由工程师进行大量调整。

幸运的是，我们离一个能够控制人类创造者的有知觉的人工智能系统还很远。首先，人工智能系统是以一种特定的、面向目标的方式设计、训练和部署的。虽然他们的行为可能会给人一种通用智能的错觉，但设计的基础是规则、启发式和统计模型的结合。其次，目前还不存在能够自我改进、自我推理、能够在试图解决一般任务的同时，修改、扩展和改进自己的架构的“人工通用智能”工具。

此外，如果不加注意地应用统计模型，可能会导致种族、性别或年龄偏见，如果自动驱动相应的决策，则会引起对程序公平性的合理关注。重要的是要确保小心使用这些算法。就我们今天所知，这比恶意超级智能毁灭人类的风险更令人担忧。

深度学习特点

机器学习应用于这些问题的关键部分是提出人工设计的特征工程方法，将数据转换为某种适合于浅层模型的形式。

深度学习方法中最显著的共同点是使用端到端训练。也就是说，与其基于单独调整的组件组装系统，不如构建系统，然后联合调整它们的性能。

深度学习的一个关键优势是它不仅取代了传统学习管道末端的浅层模型，而且还取代了劳动密集型的特征工程过程。

当数据稀缺时，人们需要依靠简化对现实的假设来获得有用的模型。当数据丰富时，可以用更准确地拟合实际情况的非参数模型来代替。

博客小结

机器学习研究计算机系统如何利用经验（通常是数据）来提高特定任务的性能。它结合了统计学、数据挖掘和优化的思想。通常，它是被用作实现人工智能解决方案的一种手段。
表示学习作为机器学习的一类，其研究的重点是如何自动找到合适的数据表示方式。深度学习是通过学习多层次的转换来进行的多层次的表示学习。
深度学习不仅取代了传统机器学习的浅层模型，而且取代了劳动密集型的特征工程。
最近在深度学习方面取得的许多进展，大都是由廉价传感器和互联网规模应用所产生的大量数据，以及（通过GPU）算力的突破来触发的。
整个系统优化是获得高性能的关键环节。有效的深度学习框架的开源使得这一点的设计和实现变得非常容易。

剩下的会写的比较细，然后会持续更新~