2020 年了，深度进修接下来到底该怎么走?

两种自监视进修要领。在左图中，通过猜测输入空间的缺失部门来举办暗示进修。譬喻，在从视频流举办自监视进修中，通过行使时刻t-1处的图像帧来猜测时刻t处的图像帧。猜测器将时刻t-1处的帧和潜变量作为输入来猜测时刻t处的帧。该模子输出操作潜变量给出多个猜测，然后(在基于能量的模子中)选择能量最低的猜测对(y，y’)。在右图中，猜测产生在学得的暗示c和h地址的抽象空间中。实习方针函数V以特定方法使当前状态h与已往状态c匹配，以保持这两个状态之间的同等性。该方针函数的现实实现尚有待确定，参考部门提供了有关此要领的更多具体信息。

这两种要领并不是互斥的，模子也可以同时行使两种要领进修暗示。

1）在输入空间中猜测接下来会产生什么

这凡是是通过一个包括了有关情形全部未知信息(包罗智能体和智能体之间交互信息)的潜变量来实现的，通过实习模子来猜测将来，可能等效地行使重构错误作为进修暗示的要领来重构将来。基于能量的模子是进修此类暗示的一种要领。

这种要领把输入(x)和输入的猜测/重构部门(y)通过一个标量值能量函数映射到能量平面，并使得学得的输入数据点x和y的暗示具有较低的能量。这可以通过两种途径来实现：

(1)第一种途径是低落输入数据点(x及其猜测y)的能量，同时进步全部其他点的能量(譬喻，在基于能量的GAN中天生器选择阔别输入点地址位置的比拟数据点)

(2)第二种途径是(通过收集布局或某种正则化)将输入数据点的能量巨细限定在教逑堤度。如前所述，情形中的未知部门凡是由一个潜变量(z)反应，通过变革z可以对y举办多个猜测，然后选择具有最低能量的一个猜测。

潜变量的信息容量须受到多种要领的限定，譬喻使潜变量满意稀少性要求的正则化，添加噪声等要领。这些潜变量凡是是在实习时代通过编码器学得的，该编码器同时接管输入(x)和要猜测的现实数据(y')。然后，解码器操作潜变量和x(现实上，是x的调动版本，调动通过某种神经收集完成)来举办猜测。

能量函数作为本钱函数，然后将此函数的标量输出用于实习模子以进批改确的暗示。通过解码器来举办揣度(现实上，编码器还可以在下面会讲到的终生实习周期中行使)。 Yann LeCun在最近的演讲中(https://youtu.be/A7AnCvYDQrU)具体先容了这种要领，并展示了这种要领怎样使汽车进修在模仿情形中驾驶(实习数据是实际场景中汽车的行车记录视频，模子通过猜测在视频的下一帧中该车与其他车在车道上的位置来进修，本钱函数思量了该车与其他车之间的间隔以及该车是否还在原本的车道上)。

这种要领在本质上是将 DL 1.0模子用于重构输入的自监视进修使命，该使命的反馈信息很是富厚(视频中的下一个图像帧，音频等)，而不只限于标量嘉奖(强化进修)，可能标签(有监视进修)。

2）在抽象空间中猜测接下来会产生什么

该要领基于如下假设：情形变革可以由一些因果变量(最终浮现为稀少暗示)来表明，这些因果变量是从高维度暗示(相同于DL 1.0中暗示的感知空间)中提取的，而高维暗示又是通过从情形中的感官输入学得的。最后用因果变量的稀少暗示猜测将来，也就是说，不是在原始输入空间中举办猜测，而是在所学得的稀少暗示与此暗示所衍生的感知空间相同等的空间中举办猜测。

这相同于我们打算从事变所在开车回家，是在很是稀少(低维度)的空间里举办筹划蹊径操纵，而不是在车辆行驶中现实感官输入的空间中举办此操纵。

对比于从感知流原始输入空间中猜测，从抽象空间中猜测即将会产生什么具有一些隐藏的上风，它不只可以学得思量情形变革的输入流的更好暗示(相同于DL 1.0中的暗示)，并且还可以进修输入感知流变革的缘故起因。

本质上，针对漫衍变革和 OOD 机能实习这些模子(如参考部门所述，用于进修这些暗示的实习方针函数该怎样计划如故是一个开放的题目)的做法可用作进修精采低维因果暗示的实习信号。同时，可以通过低维暗示来表明情形变革的假设对编码器施加了进修此类暗示的束缚(也许还必要其他束缚)。

已有一些早期事变行使DL要领来找变量(有向图)之间的因果相关，该相关可用于在两个随机变量A和B的连系漫衍P(A,B)的两个等效因式解析---P(A)P(B/A) 和P(B)P(A/B)之间举办选择，以最好地捕捉A和B之间的因果相关。具有正确因果因式解析的模子，譬喻P(A)P(B/A)，即当A是B的缘故起因且A受到一些噪声滋扰时，可以更快地顺应漫衍变革。( Yoshua Bengio 最近的演讲也具体先容了这种要领)。

固然这两种要领大不沟通，但它们具有隐藏的接洽。一个接洽是两种要领(纵然是差异方法的实现)都有稀少性束缚。另一个接洽是因子图和能量函数之间的接洽。

变量之间(在吻合的暗示空间中的)的连系漫衍是对天下的大致近似，可以辅佐智能体举办打算、推理、想象等。因子图可以通过将连系漫衍分别为多个随机变量子集(一个变量可以在多个子齐集)的函数来暗示连系漫衍。正确的分别会使能量函数降落，不然，将分别放入因子图中将不是一种明智的做法。

5、留意力机制的浸染

尽量留意力本质上是一个加权和，可是在以内容驱动的实习和推理时代权重自己是动态计较时，这种简朴操纵的威力显而易见。

留意力齐集在那边？

尺度前馈神经收集中任何节点的输出是该节点的输入加权和的非线性函数，该节点在实习时进修权重。相反，留意力机制应承纵然在操作输入内容举办推理时，也动态地计较这些权重。这使得在实习和推理时毗连计较层的静态权重可以被留意力机制按照内容计较出的动态权重所取代。

Transformer架构(譬喻BERT)就行使了这种要领。譬喻，单词的向量暗示是其邻人的加权和，权重确定每个邻人在计较单词的向量暗示时的重要性(也就是留意力齐集在那边)，要害在于这些权重由依靠句子中的全部单词的留意头(BERT模子的每一层中都有多个留意头)动态算出。

留意力齐集在那边？ 该图声名白在各层间具有动态权重边毗连的留意力模子与各层间具有静态权重边毗连的平凡模子(譬喻尺度FFN)在推理时的较量。 在左侧图中：节点X的输出是输入的加权和，在推理时代，权重w1.w2.w3.w4.w5保持稳固，与输入(A1-A5.B1-B5)无关。 在右侧图中：留意力模子中节点X的输出也是输入的加权和，但权重自己(在实习和推理时代)是按照输入动态计较的。 这就使得在输入(A1-A5.B1-B5)差异时权重也会产生变革，如差异颜色的虚线边所示。

什么时辰齐集留意力？

（编辑：湖南网）

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