机器学习(Machine Learning)是研究什么？
机器学习是一门人工智能的核心分支,它关注的是如何使计算机系统能从数据中自动学习和获取经验,并对未知数据作出智能决策或预测。具体来说,机器学习涉及以下几个主要研究领域:1. 监督学习(Supervised Learning):通过学习大量标记好的训练数据(包含输入特征和期望输出),让系统能够对新的未知数据进行分类、回归等预测任务。2. 无监督学习(Unsupervised Learning):让系统从未标记的原始数据中发现内在的模式和结构,常用于聚类、降维等任务。3. 强化学习(Reinforcement Learning):通过与环境的交互,系统不断尝试各种行为方案,根据反馈调整策略,从而学会完成特定任务,常用于决策优化、控制等领域。4. 深度学习(Deep Learning):利用深层神经网络模型对大规模数据进行表示学习和特征提取,在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了突破性进展。5. 迁移学习(Transfer Learning):让已在一个领域训练好的模型能够Transfer到新的领域,减少数据需求和训练时间。机器学习理论和算法的发展,让计算机系统具备了类似于人类的学习和推理能力,被广泛应用于语音识别、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等各个领域。深度学习(Deep Learning)是研究什么？
深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个分支,它专注于通过对数据的表示学习(Representation Learning),让计算机系统能够从原始数据(如图像、文本、声音等)中自动提取出有效的特征或模式。 深度学习的核心是建立深层次的人工神经网络模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Transformer等。这些模型通过多层非线性变换,能从原始数据中自动学习出高层次的抽象特征表示。 训练深层网络需要大量数据和计算资源。深度学习研究各种优化算法(如随机梯度下降),并结合诸如Dropout、BatchNorm等技术提高模型性能。 深度学习还探索无监督或半监督的方式,让网络从未标注的原始数据中挖掘有用的特征表示。 探讨如何将在一个任务上训练的模型知识有效迁移到新的任务或领域上,提升泛化能力。 设计能聚焦关键信息的注意力机制,以及引入记忆模块增强模型记忆和推理能力。 研究如何提高深度学习模型的可解释性和鲁棒性,避免对对抗样本等失效。通过深度学习,计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域取得了与传统方法相比大幅度的提升。深度学习正推动着人工智能的飞速发展。Transformer 是深度学习中一种全新的基于注意力机制(Attention Mechanism)的网络架构,它最初被提出并广泛应用于自然语言处理(NLP)任务,如机器翻译、文本生成等。传统的序列模型(如RNN、LSTM等)是按照序列顺序逐个元素处理数据,而Transformer则采用了自注意力(Self-Attention)机制,该机制可以计算出每个元素与整个序列中其他元素的关联程度,从而捕获序列中长程依赖关系。主要特点包括:1. 自注意力层(Self-Attention Layer) 该层对输入的序列中的每个元素都计算其与其他元素的注意力权重,从而捕获元素间依赖关系。2. 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 采用多个注意力子层并行计算,分别捕获序列中不同子空间的特征,最后将它们拼接起来作为输出。3. 位置编码(Positional Encoding) 由于没有循环或卷积结构捕捉元素位置信息,Transformer引入位置编码将位置信息编码到序列数据中。4. 残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization) 残差连接和归一化层有助于加深网络、加速收敛、提高性能。5. 编码器-解码器架构(Encoder-Decoder Architecture) 和传统NLP模型类似,Transformer也由编码器提取输入表示,解码器生成输出序列。 Transformer结构中没有循环和卷积操作,可以高效并行计算,在长序列任务中表现优异。除NLP外,Transformer架构也成功应用于计算机视觉等领域,成为了深度学习的重要创新。著名的预训练语言模型如BERT、GPT等也是基于Transformer演化而来。