pytorch学习10.15 序言

pytorch学习10.15 序言

什么是参数呢？ 你可以把参数看作是旋钮，我们可以转动旋钮来调整程序的行为。 任一调整参数后的程序，我们称为模型（model）。 通过操作参数而生成的所有不同程序（输入-输出映射）的集合称为“模型族”。 使用数据集来选择参数的元程序被称为学习算法（learning algorithm）。

训练过程通常包含如下步骤：

1. 从一个随机初始化参数的模型开始，这个模型基本毫不“智能”。
2. 获取一些数据样本（例如，音频片段以及对应的{是,否}{是,否}标签）。
3. 调整参数，使模型在这些样本中表现得更好。
4. 重复第2步和第3步，直到模型在任务中的表现令你满意。

关键组件

首先，我们想让大家更清楚地了解一些核心组件。 无论我们遇到什么类型的机器学习问题，这些组件都将伴随我们左右：

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

 当任务在试图预测数值时，最常见的损失函数是平方误差（squared error），即预测值与实际值之差的平方。 当试图解决分类问题时，最常见的目标函数是最小化错误率，即预测与实际情况不符的样本比例。

 通常，损失函数是根据模型参数定义的，并取决于数据集。 在一个数据集上，我们通过最小化总损失来学习模型参数的最佳值。 该数据集由一些为训练而收集的样本组成，称为训练数据集（training dataset，或称为训练集（training set））。 然而，在训练数据上表现良好的模型，并不一定在“新数据集”上有同样的效能，这里的“新数据集”通常称为测试数据集（test dataset，或称为测试集（test set））。

 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）。 举个例子，人们在技术博客上贴的标签，比如“机器学习”、“技术”、“小工具”、“编程语言”、“Linux”、“云计算”、“AWS”。 一篇典型的文章可能会用5-10个标签，因为这些概念是相互关联的。 关于“云计算”的帖子可能会提到“AWS”，而关于“机器学习”的帖子也可能涉及“编程语言”。

 无监督学习

• 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。

在强化学习问题中，agent在一系列的时间步骤上与环境交互。 在每个特定时间点，agent从环境接收一些观察（observation），并且必须选择一个动作（action），然后通过某种机制（有时称为执行器）将其传输回环境，最后agent从环境中获得奖励（reward）。 此后新一轮循环开始，agent接收后续观察，并选择后续操作，依此类推。