卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 2.1基本概念

视频介绍了一些基本的概念,包括单峰表示、图像表示、语言表示和知识图谱。它还讨论了距离度量和损失函数在机器学习中的重要性。视频还提到了最近邻算法和逻辑回归。最后,介绍了神经网络的构建块和推断过程。

单峰表示概念:本章节主要介绍了单峰表示的概念。视频中提到,图像通常以矩阵的形式表示,其中每个像素的位置由矩阵的行和列确定。如果是灰度图像,则是一个2D矩阵;如果是彩色图像,则是一个3D矩阵。为了将图像转换为向量,可以简单地将这些矩阵连接在一起。对于图像分类,可以使用前馈神经网络或支持向量机等分类器。此外,还介绍了多类和多标签分类的概念。

语言编码和表示:这个视频讲述了在计算机中如何对语言进行编码和表示。对于单词级别的分类,可以使用独热编码来表示每个可能的词。而对于文档或段落级别的分类,可以使用词袋模型来表示出现的词。这些编码和表示方法可以用于情感分析、命名实体识别等任务。

情感分析和语音处理:这个视频的章节讲述了关于情感分析和语音信号处理的基本概念。视频中指出,语音信号在基本上是一维的长向量,表示音频的幅度。采样率决定了向量的长度,而位深度决定了向量的精度。在处理语音时,可以将信号切片成时间窗口,以便进行进一步的处理和分析。然而,这只是一个简单的方法,并不完全符合人类对音频的感知方式。因此,有更多的研究和工作在这个领域进行,以提高语音信号处理的准确性和质量。

声学信号分析:这个视频讲解了在分析声学信号方面的工作。它强调了人们在表示事物时通常不是用长向量,而是更多地在频域中进行处理。视频展示了如何通过窗口来分析音频信号,并计算低频和高频的出现频率。此外,视频还介绍了频谱图的生成过程,以及如何在计算机视觉和语言中使用频谱图作为输入。最后,视频提到了其他单峰表示的重要性,鼓励观众进一步了解。

手套传感器概念:这个章节介绍了一个手套传感器的概念,手套上装有一系列传感器,可以感知物体的压力。这些传感器可以以二维网格的形式排列,并通过卷积神经网络进行处理。传感器之间存在很多冗余,类似于图像中的像素。这种冗余可以利用CNN等方法进行处理。此外,还介绍了其他类型的传感器以及如何利用它们进行数据表示和模板匹配。最后,提到了语言和机器人运动中的传感器应用。

草图识别和图形表示:本章节讨论了草图识别和图形表示。草图识别可以通过光学字符识别来识别草图中的文字。图形表示可以使用二维表、图像、像素或向量来表示,其中图形可以有时间信息。图形表示在经济、生物医学和社交网络研究中得到广泛应用。知识图是图形表示的一种重要形式,可以用于自然语言处理和社交网络中的关系表示。图形表示对于神经网络来说很重要,但在处理图形时面临一些挑战。此外,还介绍了点云和其他单模态表示的例子。这些内容涉及到机器学习和神经网络,对于理解后续内容很重要。

最近邻算法基本概念:本视频讲解了最近邻算法(nearest neighbor)的基本概念。最近邻算法是一种非参数化的算法,它通过计算样本之间的距离来进行分类。在训练阶段,算法会根据训练集中的样本进行学习;在预测阶段,算法会根据测试集中的新样本与训练集中的样本进行距离计算,并将距离最近的训练样本的标签作为预测结果。最近邻算法的优势在于简单易实现,但在大规模数据集上的计算复杂度较高。因此,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的距离度量方法。

选择超参数:这段视频介绍了在机器学习中如何选择超参数。超参数是模型中的一些参数,需要我们手动选择。我们可以通过切分训练数据集和验证数据集来选择最佳的超参数。同时,我们也可以尝试不同的模型和距离度量来进行比较。在选择超参数时,需要注意数据集的大小和计算资源的限制。最后,作者强调了选择超参数的重要性,并提醒我们在发表论文时要详细描述超参数的选择过程。

学习分类器的三个任务:这个章节主要讲解了学习分类器的三个任务:定义分数函数、定义损失函数和优化。其中,分数函数是根据输入的图像和权重计算预测分数,损失函数用于衡量预测结果的准确性,优化是通过调整权重来最小化损失函数,从而得到最佳的分类结果。同时,还介绍了线性分类器的基本原理和参数命名方式。

参数和优化:这个视频的章节讲解了参数的概念和优化过程。在神经网络中,参数是指模型中需要学习的权重和偏置。优化是指通过调整参数来使模型的预测结果更接近真实值。通过使用逻辑函数和softmax函数,可以将预测分数进行标准化和归一化,从而得到更好的损失函数。最后,通过最小化交叉熵来优化模型的性能。

损失函数例子:这个视频中的章节讲解了损失函数的两个例子:指数损失和铰链损失。指数损失是通过计算指数函数来衡量模型的错误程度,然后进行归一化。铰链损失是通过计算正确类别和错误类别之间的差异来衡量模型的错误程度,并且惩罚错误的分类。损失函数的核心是数据部分,用于衡量模型与期望的匹配程度。同时,还可以添加正则化和约束来控制模型的复杂度和范围。神经元是线性分类器,通过激活函数来判断是否激活,然后进行决策。这些神经元的形式可能与人类神经元不同。

多层感知器和激活函数概念:这个章节介绍了神经网络中的多层感知器和激活函数的概念。多层感知器由多个神经元组成,每个神经元通过一系列权重连接到下一层神经元。激活函数决定了神经元的输出。在推理过程中,我们使用得分函数来计算输出结果。优化过程中,我们使用梯度下降法来调整权重,以最小化损失函数。同时,我们还学习了推理和优化之间的区别。

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