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求指教,深度学习需要哪些基础知识?

/ 猿问

求指教,深度学习需要哪些基础知识?

三国纷争 2019-11-12 14:10:52

深度学习需要哪些基础知识?


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3 回答

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喵喔喔

数学基础
如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式,可以独立地推导新方法,则表明你已经具备了必要的数学基础。
掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识,熟知机器学习的基本理论和方法,是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导,还是进行问题的形式化或是推导损失函数,都离不开扎实的数学与机器学习基础。
数学分析
在工科专业所开设的高等数学课程中,主要学习的内容为微积分。对于一般的深度学习研究和应用来说,需要重点温习函数与极限、导数(特别是复合函数求导)、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中,求解函数的一阶导数是最为基础的工作。当提到微分中值定理、Taylor公式和拉格朗日乘子的时候,你不应该只是感到与它们似曾相识。
线性代数
深度学习中的运算常常被表示成向量和矩阵运算。线性代数正是这样一门以向量和矩阵作为研究对象的数学分支。需要重点温习的包括向量、线性空间、线性方程组、矩阵、矩阵运算及其性质、向量微积分。当提到Jacobian矩阵和Hessian矩阵的时候,你需要知道确切的数学形式;当给出一个矩阵形式的损失函数时,你可以很轻松的求解梯度。
概率论
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支,随机变量在深度学习中有很多应用,无论是随机梯度下降、参数初始化方法(如Xavier),还是Dropout正则化算法,都离不开概率论的理论支撑。除了掌握随机现象的基本概念(如随机试验、样本空间、概率、条件概率等)、随机变量及其分布之外,还需要对大数定律及中心极限定理、参数估计、假设检验等内容有所了解,进一步还可以深入学习一点随机过程、马尔可夫随机链的内容。
凸优化
结合以上三门基础的数学课程,凸优化可以说是一门应用课程。但对于深度学习而言,由于常用的深度学习优化方法往往只利用了一阶的梯度信息进行随机梯度下降,因而从业者事实上并不需要多少“高深”的凸优化知识。理解凸集、凸函数、凸优化的基本概念,掌握对偶问题的一般概念,掌握常见的无约束优化方法如梯度下降方法、随机梯度下降方法、Newton方法,了解一点等式约束优化和不等式约束优化方法,即可满足理解深度学习中优化方法的理论要求。
机器学习
归根结底,深度学习只是机器学习方法的一种,而统计机器学习则是机器学习领域事实上的方法论。以监督学习为例,需要你掌握线性模型的回归与分类、支持向量机与核方法、随机森林方法等具有代表性的机器学习技术,并了解模型选择与模型推理、模型正则化技术、模型集成、Bootstrap方法、概率图模型等。深入一步的话,还需要了解半监督学习、无监督学习和强化学习等专门技术。



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反对 回复 2019-11-19
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万千封印

深度学习当然是人工智能了,人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人的深度学习就是人的一种思维,所以机器深度学习自然就是人工智能的一个方面,而且还是非常难的方面。比如人工智能的语音识别图像识别都基本有了不错的成功,而深度学习还在努力研发中。

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反对 回复 2019-11-19
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胡说叔叔

1、深度学习,首先要学会给自己定定目标(大、小、长、短),这样学习会有一个方向;然后要学会梳理自身学习情况,以课本为基础,结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等,合理的分配时间,有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。

2、可以学习掌握速读记忆的能力,提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法,其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能,培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》,用软件练习,每天一个多小时,一个月的时间,可以把阅读速度提高5、6倍,记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高,最终提高学习、复习效率,取得好成绩。如果你的阅读、学习效率低的话,可以好好的去练习一下。

3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类,做成思维导图或知识点卡片,会让你的大脑、思维条理清醒,方便记忆、温习、掌握。同时,要学会把新知识和已学知识联系起来,不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解,加深记忆。

4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。遇到错的题(粗心做错也好、不会做也罢),最好能把这些错题收集起来,每个科目都建立一个独立的错题集(错题集要归类),当我们进行考前复习的时候,它们是重点复习对象,保证不再同样的问题上再出错、再丢分。

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反对 回复 2019-11-19

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