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赢咖4非线性不仅能帮助机器学习而且是一种强大的特征工程工具
作者:管理员    发布于:2021-03-09 12:09    文字:【】【】【

  大的发展方向无非是两个,深度学习模型预训练和dnn/mlp方法扩展。不同方法有不同的理解,从纯粹的模型角度看,dnn/mlp更容易复现,且效果也较好,但中间过程仍需要工具自行人工设计。

  如何将dnn/mlp方法扩展到非线性空间中,则需要一个有相当规模的非线性模型,可以用于近似上一个场景下的线性模型。假设你要设计一个线性规划问题,为了使模型能够适应非线性规划问题,你可以将很多人工神经网络操作由数值逻辑解决,但最后要将这些层权重叠加,这是一个非常复杂的问题。

  如果用非线性规划实现这个问题,我们会使用一种特殊的网络结构,使得两个规划变成仅一个逻辑层直接计算,最后可以计算完整流程所有的计算量。这个特殊的结构通常叫做归一化网络(inner-normalnetwork)。

  由于现在非线性规划主要依赖于数值模型,但在之前的一些非线性规划问题中,逻辑层不会像一般线性层那样对梯度进行归一化处理,这在数值模型处理时可能会遇到算法复杂度较高的问题。

  所以从一开始,我们就注意到将一个复杂的网络结构用一个端到端的逻辑方法实现,可以使效率问题解决。另一方面,我们看到了归一化网络的重要性,比如一些近似优化问题用归一化方法求解,或者用直积网络ann进行大规模非线性模型计算等。

  至于是使用dnn还是mlp,用不用分层之类的话题,首先取决于你的问题什么样,如果是逻辑空间的非线性问题,直接用dnn应该会更好些,而如果是一些非常依赖一层神经元的问题,如视觉目标检测问题,使用多层的dnn来进行非线性特征学习一般会更好,参考hinton所著的deeplearningalgorithmsandtricks。

  我想可以这样回答:为什么要深度学习?非线性不仅能帮助机器学习,而且是一种强大的特征工程工具。deeplearning大火,深度学习必然会再次崛起。nlp理论发展到现在,deeplearning已经是标配了。

  再加上attention、encoder-decoder等等的变革,gan在deeplearning的影响下发展,deeplearning真的在不断的影响着非线性的视觉。回到题主的问题,当前deeplearning主要有两种用途:现在传统的cnn及fullcnn模型,可以用网络结构的contextfeatures,使得网络输出的特征和现实世界的真实风格更接近。

  现在的mlp模型,原始论文提出了embeddingmaxpooling等变种,直接对数据打标签,使得无监督学习更加精确。这个时候,对于语义预测应该会非常有意义。即便用dl也可以打标签。dnn在nlp及其他自然语言处理领域的应用。题主提到的本语言就是一个具体的应用。赢咖4注册

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