Masutangu

也許我這一生　始終在追逐那顆九號球

迟到的总结和展望

这次没有和往年一样按时发年终总结，是因为…两周前，阳了。当时我估摸一个星期就能恢复正常了，刚好不会错过圣诞和元旦。万万没想到发烧烧了两天，退烧后头晕却晕了一周多，然后元旦三天不头晕了又开始失眠，把我折腾得够呛。整个人非常疲惫，什么都不想搞只想躺着，直到今天才恢复了些精神劲。 先简单回顾下 2022 年吧。工作方面，今年这段个人和项目一起成长的经历让我非常难忘和兴奋。回过头对比年初，成就感满...

Posted by Masutangu on January 3, 2023

强化学习：策略梯度算法（一）

前言 关于强化学习的思想和概念介绍，可以参考 Part 1: Key Concepts in RL。 强化学习的算法分类可以参考 Part 2: Kinds of RL Algorithms 。 这篇文章主要介绍基于策略梯度的强化学习算法。 策略梯度 定义策略为 $\pi(a|s) = P(A_t = a | S_t =s)$，即处于状态 $s$ 时采取动...

Posted by Masutangu on October 16, 2022

优化算法

优化挑战 深度学习优化存在许多挑战，例如局部最小值、鞍点和梯度消失。 局部最小值 目标函数通常有许多局部最优解。当数值解接近局部最优值时，梯度接近或变为零，迭代得到的解可能是局部最优，而不是全局最优。 鞍点 鞍点（saddle point）是指函数的所有梯度都消失但既不是全局最小值也不是局部最小值。比如函数 $f(x)=x^3$： 梯度消失 见...

Posted by Masutangu on October 1, 2022

数值稳定性

多层神经网络基于梯度训练时容易出现训练不稳定。比如下图： 第一层参数的学习速度比最后一层慢了 100 倍以上，这意味着梯度回传过程中越来越小，靠前的神经网络训练比靠后的慢，这个现象称为梯度消失。由于我们网络参数是随机生成的，如果第一层训练不好，意味着很多信息在第一层就丢失了，即使后面几层训练得很好，模型也无法达到预期。 此外，也可能出现梯度在回传过程中越来越...

Posted by Masutangu on September 25, 2022

正则化

过拟合和欠拟合 过度拟合指着模型对训练集的模拟和学习过度贴合。训练时的检测率很高效果很好，但实际检验时效果很差，即泛化能力不足。用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。 欠拟合是指模型和数据集间的拟合程度不够，学习不足。可能是学习轮数不够、数据集特征不规则、模型选择有问题等。欠拟合时，模型的泛化能力同样会很差。 权重衰减 Weigh...

Posted by Masutangu on September 25, 2022

注意力机制

查询、键和值 Query & Key-Value 注意力机制中，给定一个查询（query）和一组键值对（key-value pairs）作为输入，通过 Compatibility Function 计算出查询和每个键的关联度，再用计算出的关联度作为权重系数乘以每个键对应的值，得到的加权值（weight sum）作为输出。 An attention ...

Posted by Masutangu on September 12, 2022

循环神经网络

有些场景下我们需要使用序列模型来进行预测，比如： 文本翻译：输入是连续的，需要结合前文进行翻译 股价：需要结合昨天的股价进行预测 自回归模型 使用过去的数据进行预测，即计算 $P(x_t \mid x_{t-1}, \ldots, x_1)$。通常可以对过去的数据进行建模，即： \[P(x_t \mid x_{t-1}, \ldots, x_1)...

Posted by Masutangu on September 12, 2022

卷积神经网络

从全连接层到卷积 全连接层中，每个神经元彼此相连： 在做图像识别时，以 $28 \times 28$ 的图像为例，会将其展平为 $784$（$= 28 \times 28$）个元素的向量作为神经网络的输入，但展平后会丢失了像素的空间信息。 而卷积神经网络是局部连接的，并且输入保留了空间信息，因此经常被用于图像识别。卷积神经网络的常见架构如下： 卷积...

Posted by Masutangu on September 4, 2022

极大似然和损失函数

概率 Probability vs. 推断  Inference 在概率论中，通常我们会告知某个事件发生的概率是多少。比如一枚硬币正面朝上的概率是 0.5，在这个前提下，再继续计算复杂事件发生的概率，例如：投 10 次硬币，出现正面朝上的概率是多大？ \[\binom{10}{4}\times(0.5^4)\times(0.5^{10-4}) = 0.205\]...

Posted by Masutangu on September 3, 2022

线性回归到深度网络

线性回归与单层神经网络 我们可以用神经网络来描述线性回归模型： 上图所示的神经网络中，输入为 $ x_1, \ldots, x_d $，因此输入层中的输入数（或称为特征维度 feature dimensionality）为 $d$。 网络的输出为 $o_1$，因此输出层中的输出数是 $1$。通常计算神经网络的层数时不考虑输入层，因此上图的神经网络层数为 $1...

Posted by Masutangu on August 25, 2022

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"當我穿過沙漠遇見你
不可思議十三億分之一
遠處夕陽落入地平線裡
風吹過 過去 未來 現在
冥冥之中 誰在編排你"

C-BLOCK -《很高興認識你》

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