碩士課程輔導
發布時間：2023-11-16 11:13
機器學習和人工智能的一個主要組成部分是提取數據背后的有用信息，特別是高維數據。深度學習最近的成功也歸功于有效的數據表示。作為機器學習的新興領域，表示學習可以從原始數據中提取特征，發現數據背后變異的解釋因素，解決高維數據帶來的棘手問題。表示學習已成功應用于計算機視覺、音頻/語音信息處理、自然語言處理/理解、機器人技術和各種醫學應用等許多領域。
1.課程學習內容
在本課程中，學校將考慮如何開發表示學習的核心算法，并從理論和實證的角度深入了解這些算法。教授將演示如何系統地開發基本算法，以及如何通過使用示例和現實世界問題來應用重要算法。教授將在這個高級機器學習課程單元中介紹機器學習、統計學和深度神經網絡的相關關鍵方法。
2.課程學習目標
本課程單元旨在向學生介紹經典和最先進的表征學習方法，并提供文獻綜述和研究論文自學等研究經驗。本課程單元特別強調了對原創研究至關重要的可轉移知識/技能
3.學習成果
成功完成COMP61021課程后，學生將能夠：
了解表示學習的一般動機和主要思想。
描述維數災難及其在不同學習范式中的含義。
了解課程單元中研究的學習算法的優點和缺點，并決定哪種算法適合特定應用。
從頭開始推導線性表示學習算法。
將課程單元中研究的學習算法應用于簡單數據集，以進行特征提取相關應用和高維數據可視化。
實現課程單元中研究的核心學習算法并將其應用于現實世界的數據集。
評估課程單元中研究的核心學習算法的性能以及這種學習算法是否適合特定問題。
理解并欣賞最先進的表示學習算法的主要思想。
在表示學習和機器學習的其他相關領域之間建立聯系。
1.什么是線性模型?
線性模型是一種數學模型，試圖將自然現象轉化為可理解的、重復出現的參數。應用線性模型(例如，在回歸分析中)的先決條件是至少一個 自變量 和一個因 變量之間存在線性相互依賴性。例如：如果身高增加，體重也會增加。
2.主成分分析(PCA)
PCA 通過學習線性變換將數據投影到另一個空間，投影向量由數據的方差決定。通過將維度限制在占數據集大部分變異性的少量成分上，可以實現降維。
3.自動編碼器
自動編碼器是一種神經網絡，它能疊加多種非線性變換，將輸入數據縮減到低維的潛在空間(層)中。它們使用編碼器-解碼器系統。編碼器將輸入轉換為潛在空間，而解碼器則對其進行重構。為了獲得準確的輸入重構，它們使用反向傳播進行訓練。當潛在空間的維度少于輸入時，自動編碼器可用于降低維度。由于自動編碼器可以重構輸入，因此這些低維潛在變量應能直觀地保留最重要的特征。
4.PCA 與自動編碼器區別
(1)PCA 本質上是一種線性變換，而自動編碼器可以描述復雜的非線性過程。
(2)PCA 特征是正交投影的，因此不存在線性相關，而自動編碼特征僅針對正確重建進行訓練，因此它們可能具有相關性。
(3)與自動編碼器相比，PCA 的計算速度更快，成本更低。
(4)PCA 與線性激活的單層自編碼器非常相似。
(5)由于參數較多，自編碼器容易出現過度擬合的情況，但通過規范化和適當的規劃就可以避免這種情況的發生。
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