➢ 特征工程：从数据到表示牵涉深入的领域 背景知识。
➢ 自然语言处理(NLP)需要深厚的语言 学背景；
➢ 视觉或者图像则需要通过认知、神经 科学等来获取表示。
➢ 基于规则的模型对于浅层推理有效，但没 法用来进行深层次的推理。
➢ 大规模规则空间搜索往往导致“维数灾难 ”问题。
统计机器学习
数据 数据
Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. NIPS 2012
Deep Residual Network
• Easy to optimize • Enable very deep structures
➢ Back-Propagation for Gradient computation (Rumelhart et al., 1986)
➢ Stochastic Gradient Descent with Momentum (Polyak, 1964) and Adam (Kingma and Ba, 2014)
◆ “Machine learning explores the study and construction of algorithms that can learn from and make predictions on data.”
数据
表示 特征
预测 决策
机器学习：基于规则的学习
语义
数据
认知
策
深度强化学习
思路：利用规则或与环境交互获得奖赏来形成一 个学习优化问题
1. 随机规划、最优控制、强化学习 2. 强化学习（Reinforcement Learning）与深度学习结合，
以“深度强化学习”为名得以复兴 3. MDPs或最优控制理论是研究深度学习的一个潜在的数学工具
➢ Markov Decision Processes ➢ Bellman Optimality Equation ➢ Banach Fixed Point Theory ➢ Value Iteration and Policy Iteration ➢ Q-Learning ➢ Deep Q-Networks ➢ Policy Gradient Methods (Actor-Critic)
生成对抗网络
生成对抗模型的结构 (Goodfellow et al., 2015)
生成器(Generator)和判别器(Discriminator) 引入判别器来鉴定输入的图像是真实的还是生成的 生成器的目标就是使判别器无法分辨真实图像和生成
图像，它依赖这一目标调整参数；而判别器的目标是 尽可能区分真实图像和生成图像，避免犯错
equivariant representation
Bayesian Perspective： Hierarchical Bayesian Model
➢ 句法模式识别 Syntactic pattern recognition or structural pattern recognition is a form of pattern recognition, in which each object can be represented by a variable-cardinality set of symbolic, nominal features. (King-Sun Fu 傅京孙)
➢ Deep Architecture for Representation (2006)
➢ Convolutional Structure (LeCun, 1989) and Pooling (Zhou and Chellappa, 1988)
➢ Rectified Linear Unit (ReLU) (2009, 2010)
➢ 深度模型 ➢ 计算机视觉: ImageNet ➢ GPU 实现；
Geoffrey E. Hinton and R R Salakhutdinov. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks. Science, 2006.
AlexNet
规则
表示 特征
逻辑
预测 决策
思路：试图把人类对目标的认知形式化表示，从而自 然地形成规则推理
传统方法 --- 基于规则学习
➢ 专家系统 An expert system is divided into two subsystems: knowledge base and inference engine. The knowledge base represents facts and rules. The inference engine applies the rules to the known facts to deduce new facts. ( Edward Feigenbaum)
⚫ 可计算性 (Computability)/易处理性(Tractability) ⚫ 稳定性 (Stability)
模型稳健性、对抗性，算法适定性， 数据隐私性 ⚫ 可解释性(Interpretability)
机器学习：数学工程
➢ 统计为求解问题提供了数据驱动的建模途径 ➢ 概率论、随机分析、微分方程、微分流形等工
表示学习
➢ 机器学习的关键在于表示学习
➢ 表示需要适合预测 ➢ 表示需要适合计算
➢ 深度表示的挑战
➢ 由于大数据的需要，可能导致过参数化 ➢ 由于多层的表示，导致问题高度非凸化
机器学习的基础原则
⚫ 可预测性(Predictability)/泛化性(Generalization) 模型泛化性、算法泛化性
语义 认知
模型
表示
计规算则
表示
逻辑
预测 决策
预测 决策
思路：用一个强大的非线性学习模型来弱化数据 到表示这个过程的作用
统计机器学习：黄金发展十年
➢ 统计学习：统计建模+算法计算 ➢ SVM, Boosting，Sparse learning, Kernel machines, Nonparametric Bayes, etc.
➢ Different layers can implement different tasks such as dimensionality reduction, local approximation, local average, etc.
➢ Feedback can avoid saturation. ➢ Layer by Layer fits GPU computing very well. ➢ Convolution: sparse interaction, parameter sharing, and
➢ Batch Normalization (Ioffe and Szegedy, 2015)
无监督深度学习---生成模型
机器学习
数据
机器学习
预测决 策
思路：把无监督问题形成为与有监督类似的一 个学习优化过程
无监督深度学习--生成模型 (Generative Models)
真实的数据(采样点)
生成模型
-- Over 100 layers for ImageNet model
He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition 多重网格方法思路
神经机器翻译：编码器-解码器架构
1. 基本单元可以是 单词、子词单元 和字符，如英文 单词，中文字符
➢ In Machine learning scenarios, one not only cares about fitting performance but also performance measure w.r.t. the test set (Generalization).
➢ For pure optimization, minimizing the objective function is a goal in and of itself.
Boosting, Bagging 方差减少，加速 ⚫ 自适应技术
为什么深度？
➢ Shallow nets cannot provide localized approximation, but deep nets provide localized approximation [Chui et al. 1994]
理解机器学习的一种视角：
数学工程
张志华
北京大学数学科学学院
北京智源人工智能研究院 2019.05.09
机器学习的科学、神经科学 ➢ 认知科学 ➢ 机器学习：计算机科学、数学、统计学等的交叉
机器学习
◆ “Unlike artificial intelligence, machine learning aims to not mimic human thoughts and behaviors but to improve experience and interaction. ”
图片来源：/xavigiro/deep-learning-for-computer-vision-generative-models-and-adversarial-training-upc-2016
深度强化学习
机器学习
规则
强化学习
有监督学习
数据
预测决
➢ Deep nets (at least two hidden layers) have universal approximation with finite many neurons, but shallow nets have universal approximation with possibly infinite many neurons [Maiorov and Pinkus, 1999; Ismailov, 2016]