英國曼徹斯特大學(xué)COMP61021課程輔導(dǎo)

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的一個(gè)主要組成部分是提取數(shù)據(jù)背后的有用信息，特別是高維數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)最近的成功也歸功于有效的數(shù)據(jù)表示。作為機(jī)器學(xué)習(xí)的新興領(lǐng)域，表示學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中提取特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后變異的解釋因素，解決高維數(shù)據(jù)帶來的棘手問題。表示學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、音頻/語音信息處理、自然語言處理/理解、機(jī)器人技術(shù)和各種醫(yī)學(xué)應(yīng)用等許多領(lǐng)域。

一、表征學(xué)習(xí)課程情況

1.課程學(xué)習(xí)內(nèi)容

在本課程中，學(xué)校將考慮如何開發(fā)表示學(xué)習(xí)的核心算法，并從理論和實(shí)證的角度深入了解這些算法。教授將演示如何系統(tǒng)地開發(fā)基本算法，以及如何通過使用示例和現(xiàn)實(shí)世界問題來應(yīng)用重要算法。教授將在這個(gè)高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程單元中介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)關(guān)鍵方法。

2.課程學(xué)習(xí)目標(biāo)

本課程單元旨在向?qū)W生介紹經(jīng)典和最先進(jìn)的表征學(xué)習(xí)方法，并提供文獻(xiàn)綜述和研究論文自學(xué)等研究經(jīng)驗(yàn)。本課程單元特別強(qiáng)調(diào)了對(duì)原創(chuàng)研究至關(guān)重要的可轉(zhuǎn)移知識(shí)/技能

3.學(xué)習(xí)成果

成功完成COMP61021課程后，學(xué)生將能夠：

了解表示學(xué)習(xí)的一般動(dòng)機(jī)和主要思想。

描述維數(shù)災(zāi)難及其在不同學(xué)習(xí)范式中的含義。

了解課程單元中研究的學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并決定哪種算法適合特定應(yīng)用。

從頭開始推導(dǎo)線性表示學(xué)習(xí)算法。

將課程單元中研究的學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于簡單數(shù)據(jù)集，以進(jìn)行特征提取相關(guān)應(yīng)用和高維數(shù)據(jù)可視化。

實(shí)現(xiàn)課程單元中研究的核心學(xué)習(xí)算法并將其應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)集。

評(píng)估課程單元中研究的核心學(xué)習(xí)算法的性能以及這種學(xué)習(xí)算法是否適合特定問題。

理解并欣賞最先進(jìn)的表示學(xué)習(xí)算法的主要思想。

在表示學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的其他相關(guān)領(lǐng)域之間建立聯(lián)系。

二、輔導(dǎo)內(nèi)容

1.什么是線性模型?

線性模型是一種數(shù)學(xué)模型，試圖將自然現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為可理解的、重復(fù)出現(xiàn)的參數(shù)。應(yīng)用線性模型(例如，在回歸分析中)的先決條件是至少一個(gè) 自變量 和一個(gè)因 變量之間存在線性相互依賴性。例如：如果身高增加，體重也會(huì)增加。

2.主成分分析(PCA)

PCA 通過學(xué)習(xí)線性變換將數(shù)據(jù)投影到另一個(gè)空間，投影向量由數(shù)據(jù)的方差決定。通過將維度限制在占數(shù)據(jù)集大部分變異性的少量成分上，可以實(shí)現(xiàn)降維。

3.自動(dòng)編碼器

自動(dòng)編碼器是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能疊加多種非線性變換，將輸入數(shù)據(jù)縮減到低維的潛在空間(層)中。它們使用編碼器-解碼器系統(tǒng)。編碼器將輸入轉(zhuǎn)換為潛在空間，而解碼器則對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)。為了獲得準(zhǔn)確的輸入重構(gòu)，它們使用反向傳播進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)潛在空間的維度少于輸入時(shí)，自動(dòng)編碼器可用于降低維度。由于自動(dòng)編碼器可以重構(gòu)輸入，因此這些低維潛在變量應(yīng)能直觀地保留最重要的特征。

4.PCA 與自動(dòng)編碼器區(qū)別

(1)PCA 本質(zhì)上是一種線性變換，而自動(dòng)編碼器可以描述復(fù)雜的非線性過程。

(2)PCA 特征是正交投影的，因此不存在線性相關(guān)，而自動(dòng)編碼特征僅針對(duì)正確重建進(jìn)行訓(xùn)練，因此它們可能具有相關(guān)性。

(3)與自動(dòng)編碼器相比，PCA 的計(jì)算速度更快，成本更低。

(4)PCA 與線性激活的單層自編碼器非常相似。

(5)由于參數(shù)較多，自編碼器容易出現(xiàn)過度擬合的情況，但通過規(guī)范化和適當(dāng)?shù)囊?guī)劃就可以避免這種情況的發(fā)生。

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