台湾李宏毅教授深度学习基本思路
李宏毅机器学习课程——Lifelonglearning学习笔记
李宏毅机器学习课程——Lifelonglearning学习笔记概述lifelong learning⾮常直观，意思是机器不能前边学后边忘。
常见的⽅法是对前边的task中学习出来的参数加⼀个保护系数，在后⾯的任务中，训练参数时，对保护系数⼤的参数很难训练，⽽保护系数⼩的参数则容易⼀些。
下⾯的图⾮常直观，颜⾊的深浅代表loss的⼤⼩，颜⾊越深loss越⼩。
在task1中θ2的变化对loss的变化⾮常敏感，⽽θ1则不敏感，所以在task2中尽量只通过改变θ1来减⼩loss，⽽不要改变θ2。
在lifelong learning中，loss的计算公式如下：L′(θ)=L(θ)+λΣi b i(θi−θb i)2其中b i就是对θ的保护系数，θi表⽰本次task中需要学习的参数，θb i是从之前的task中学习到的参数。
不同的⽅法差异就在于b i的计算。
这⾥将会结合Coding整理⼀下遇到的三个⽅法。
Coding这部分针对HW14，介绍了EWC，MAS，SCP三种⽅法，这⾥讲解⼀下具体的代码实现，并定性地分析⼀下这些⽅法是如何把哪些重要的参数保护起来。
EWCEWC中不同的保护系数f i使⽤如下的⽅法计算得到：F=[∇log(p(y n|x n,θ∗A))∇log(p(y n|x n,θ∗A))T]F的对⾓线的各个数就是各个θ的保护系数。
p(y n|x n,θ∗A)指的就是模型在给点之前 task 的 data x n以及给定训练完 task A (原来)存下来的模型参数θ∗A得到y n(x n对应的 label ) 的后验概率。
其实对参数θi，它的保护系数就是向量log(p(y n|x n,θ∗A))对θ1的偏导数∂log(p(y n|x n,θ∗A))∂θ1与⾃⾝的内积。
当对这个参数敏感时，这个偏导数会变⼤，当预测结果正确率⾼时，p(y n|x n)也会⾼，最终都会使的保护系数变⼤。
某⼀个参数⽐较敏感，这个参数下正确率⾼时，这个参数就会被很好地保护起来。
了解AI技术中的深度学习原理
了解AI技术中的深度学习原理一、深度学习原理简介深度学习是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和机制来实现对复杂数据的高效处理与分析。
深度学习依赖于一类称为“人工神经网络”的模型，在这些模型中，数据在多个层次上进行变换和表示，从而提取出有效的特征并进行学习。
本文将介绍深度学习的基本原理以及如何应用于AI 技术中。
二、神经网络与深度学习1. 神经元和激活函数神经网络是由大量相互连接的人工神经元组成的。
每个人工神经元接收输入信号，并通过激活函数将其转换成输出。
激活函数通常是非线性的，因为线性函数的叠加等于一个线性函数，无法处理非线性问题。
2. 前向传播前向传播是指信号从网络的输入层流向输出层的过程。
每个人工神经元将输入信号进行计算，并将结果传递给下一层。
通过不断迭代这个过程，网络能够逐渐找到最优参数以提供准确的预测结果。
3. 反向传播反向传播是深度学习中最重要的步骤之一。
它使用梯度下降法来更新神经网络的参数，以使损失函数达到最小值。
反向传播通过计算每个神经元的输出相对于损失函数的导数，然后将这些导数沿着网络进行反向传递。
通过调整所有连接权重和偏差，网络能够逐渐优化预测结果。
三、深度学习中的常见模型1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中应用最为广泛的模型之一。
它主要应用于图像识别、目标检测等视觉任务。
CNN利用卷积层提取图像特征，并通过池化层进行特征降维，最后通过全连接层将特征映射到不同类别上进行分类。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络主要应用于序列数据处理，如语音识别、自然语言处理等领域。
RNN具有记忆功能，可以对任意长度的输入序列进行建模，并考虑上下文信息。
然而，传统的RNN存在梯度消失或爆炸问题，在长期依赖任务中表现不佳。
3. 长短期记忆网络（LSTM）为了解决RNN中的梯度问题，提出了长短期记忆网络。
LSTM引入了门控机制，通过遗忘和选择性更新来控制信息的流动。
人工智能深度学习：从入门到精通(微课版)-教学大纲
课程大纲上课周（每周3课时）章节内容案例支持1.机器学习、深度学习与人工智能1第一章深度学习简介 2.深度学习与回归分析±及TenSOrFIOW安装 3.深度学习发展历程4.深度学习擅长领域5.安装Tenso1.神经网络模型介绍2.激活函数2第二章神经网络基础 3.神经网络的训练4.神经网络过拟合及处理方法1.神经网络的数据结构3第三章神经网络的 2.图像数据的存储与运算1、美食评分TensorFIow实现 3.线性回归模型的TensorFIow实现2、颜值打分第三章神经网络的TensorFIow实现1.逻辑回归模型的1、手写数字识别2、性别识别42.TensorFIow实现上机实验（一）1.卷积神经网络基本结构5第四章卷积神经网络 2.卷积与池化的通俗理解基础 3.卷积4.池化1.1eNet-51、手写数据识别6第五章经典卷积神经 2.AIexNet2、中文字体识网络（上）别：隶书和行楷1.VGG1×加利福尼亚理第五章经典卷积神经2.BatchNorma1ization技工学院鸟类数7网络（上）巧据库分类3.DataAugmentation技巧2、猫狗分类8第五章经典卷积神经上机实验（二）学生上机利用案例网络（上）实现经典网络9第六章经典卷积神经1、Inception1、花的三分类问题网络（T）2、ResNet2、F1OWer分类问题第六章经典卷积神经1、DenseNet1、性别区分10网络（T）2、MobiIeNet2、狗的分类3、迁移学习11第六章经典卷积神经上机实验（三）学生上机利用案例±1网络（T）实现经典网络12第七章深度学习用于1、词嵌入1、评论数据分析文本序列2、机器作诗初级：逻辑回归2、诗歌数据作诗13第七章深度学习用于1、机器作诗进阶1：RNN诗歌数据作诗文本序列IΛ第七章深度学习用于1、机器作诗进阶2：1STM诗歌数据作诗文本序列15第七章深度学习用于机器翻译原理中英文翻译文本序列第七章深度学习用于上机实验（四）学生上机利用案例16机器自动作诗或翻文本序列译。
AI技术如何进行深度学习与强化学习的算法与优化
AI技术如何进行深度学习与强化学习的算法与优化随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，深度学习和强化学习成为了AI领域的两个重要分支。
深度学习通过多层神经网络的训练，实现了对大规模数据的高效处理和模式识别能力的提升。
而强化学习则通过智能体与环境的交互，通过试错和奖励机制来优化决策策略。
在实际应用中，如何进行算法与优化是深度学习和强化学习的关键问题。
深度学习算法的核心是神经网络，它模拟了人脑神经元之间的连接和传递信息的方式。
神经网络的训练过程可以通过反向传播算法来实现。
反向传播算法通过计算损失函数对神经网络的权重和偏置进行调整，从而使得网络的输出结果与实际值更加接近。
为了提高训练效率，一种常用的优化算法是梯度下降法。
梯度下降法通过计算损失函数对权重和偏置的梯度，来指导参数的更新方向。
此外，还有一些改进的优化算法，如Adam、RMSprop等，能够更快地收敛到最优解。
在深度学习中，还有一些常用的正则化技术，如L1和L2正则化。
正则化通过在损失函数中引入正则项，限制模型的复杂度，防止过拟合的发生。
此外，还有一些正则化方法，如dropout和批量归一化，能够进一步提高模型的泛化能力。
这些正则化技术在深度学习中起到了很好的效果。
与深度学习相比，强化学习更加注重智能体与环境的交互过程。
强化学习的核心是马尔可夫决策过程（MDP）。
MDP通过状态、动作、奖励和转移概率等要素来描述智能体与环境的交互过程。
为了优化决策策略，强化学习中常用的算法是Q-learning和策略梯度方法。
Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。
它通过迭代更新状态-动作值函数Q值，使得智能体能够选择最优的动作。
在Q-learning中，通过采用贪心策略或ε-greedy策略来选择动作，智能体能够在不断试错中学习到最优策略。
此外，还有一些改进的Q-learning算法，如Double Q-learning和Deep Q-learning等，能够进一步提高学习效果。
李宏毅2021春机器学习课程笔记——生成对抗模型模型
李宏毅2021春机器学习课程笔记——⽣成对抗模型模型本⽂作为⾃⼰学习李宏毅⽼师2021春机器学习课程所做笔记，记录⾃⼰⾝为⼊门阶段⼩⽩的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！概率⽣成模型概率⽣成模型（Probabilistic Generative Model）简称⽣成模型，指⼀系列⽤于随机⽣成可观测数据的模型。
假设在⼀个连续或离散的⾼维空间\(\mathcal{X}\)中，存在⼀个随机向量\(X\)服从⼀个未知的数据分布\(p_r(x), x \in\mathcal{X}\)。
⽣成模型根据⼀些可观测的样本\(x^{(1)},x^{(2)}, \cdots ,x^{(N)}\)来学习⼀个参数化的模型\(p_\theta(x)\)来近似未知分布\(p_r(x)\)，并可以⽤这个模型来⽣成⼀些样本，使得⽣成的样本和真实的样本尽可能地相似。
⽣成模型的两个基本功能：概率密度估计和⽣成样本（即采样）。
隐式密度模型在⽣成模型的⽣成样本功能中，如果只是希望⼀个模型能⽣成符合数据分布\(p_r(x)\)的样本，可以不显⽰的估计出数据分布的密度函数。
假设在低维空间\(\mathcal{Z}\)中有⼀个简单容易采样的分布\(p(z)\)，\(p(z)\)通常为标准多元正态分布\(\mathcal{N}(0,I)\)，我们⽤神经⽹络构建⼀个映射函数\(G : \mathcal{Z} \rightarrow \mathcal{X}\)，称为⽣成⽹络。
利⽤神经⽹络强⼤的拟合能⼒，使得\(G(z)\)服从数据分布\(p_r(x)\)。
这种模型就称为隐式密度模型（Implicit Density Model）。
隐式密度模型⽣成样本的过程如下图所⽰：⽣成对抗⽹络⽣成对抗⽹络（Generative Adversarial Networks，GAN）是⼀种隐式密度模型，包括判别⽹络（Discriminator Network）和⽣成⽹络（Generator Network）两个部分，通过对抗训练的⽅式来使得⽣成⽹络产⽣的样本服从真实数据分布。
李宏毅深度学习笔记-半监督学习
李宏毅深度学习笔记-半监督学习半监督学习什么是半监督学习？⼤家知道在监督学习⾥，有⼀⼤堆的训练数据（由input和output对组成）。
例如上图所⽰x r是⼀张图⽚，y r是类别的label。
半监督学习是说，在label数据上⾯，有另外⼀组unlabeled的数据，写成x u (只有input没有output)，有U笔ublabeled的数据。
通常做半监督学习的时候，我们常见的情景是ublabeled的数量远⼤于labeled的数量（U>>R)。
半监督学习可以分成两种：⼀种叫做转换学习，ublabeled 数据就是testing set，使⽤的是testing set的特征。
另⼀种是归纳学习，不考虑testing set，学习model的时候不使⽤testing set。
unlabeled数据作为testing set，不是相当于⽤到了未来数据吗？⽤了label 才算是⽤了未来数据，⽤了testing set的特征就不算是使⽤了未来数据。
例如图⽚，testing set的图⽚特征是可以⽤的，但是不能⽤label。
什么时候使⽤转换学习或者归纳学习？看testing set是不是给你了，在⼀些⽐赛⾥，testing set给你了，那么就可以使⽤转换学习。
但在真正的应⽤中，⼀般是没有testing set的，这时候就只能做归纳学习。
为什么使⽤半监督学习？缺有lable的数据，⽐如图⽚，收集图⽚很容易，但是标注label很困难。
半监督学习利⽤未标注数据做⼀些事。
对⼈类来说，可能也是⼀直在做半监督学习，⽐如⼩孩⼦会从⽗母那边做⼀些监督学习，看到⼀条狗，问⽗亲是什么，⽗亲说是狗。
之后⼩孩⼦会看到其他东西，有狗有猫，没有⼈会告诉他这些动物是什么，需要⾃⼰学出来。
为什么半监督学习有⽤？假设现在做分类任务，建⼀个猫和狗的分类器。
有⼀⼤堆猫和狗的图⽚，这些图⽚没有label。
Processing math: 100%假设只考虑有label的猫和狗图⽚，要画⼀个边界，把猫和狗训练数据集分开，可能会画⼀条如上图所⽰的红⾊竖线。
李宏毅深度学习(一)：深度学习模型的基本结构
李宏毅深度学习（⼀）：深度学习模型的基本结构李宏毅深度学习(⼀):深度学习模型的基本结构转⾃简书的⼀位⼤神博主：下⾯开始正题吧！1、全连接神经⽹络(Fully Connected Structure)最基本的神经⽹络⾮全连接神经⽹络莫属了，在图中，a是神经元的输出，l代表层数，i代表第i个神经元。
两层神经元之间两两连接，注意这⾥的w代表每条线上的权重，如果是第l-1层连接到l层，w的上标是l，下表ij代表了第l-1层的第j个神经元连接到第l层的第i个神经元，这⾥与我们的尝试似乎不太⼀样，不过并⽆⼤碍。
所以两层之间的连接矩阵可以写为如下的形式：每⼀个神经元都有⼀个偏置项：这个值记为z，即该神经元的输⼊。
如果写成矩阵形式如下图：针对输⼊z，我们经过⼀个激活函数得到输出a：常见的激活函数有：这⾥介绍三个：sigmoidSigmoid 是常⽤的⾮线性的激活函数，它的数学形式如下：特别的，如果是⾮常⼤的负数，那么输出就是0；如果是⾮常⼤的正数，输出就是1，如下图所⽰：.sigmoid 函数曾经被使⽤的很多，不过近年来，⽤它的⼈越来越少了。
主要是因为它的⼀些 缺点：**Sigmoids saturate and kill gradients. **（saturate 这个词怎么翻译？饱和？）sigmoid 有⼀个⾮常致命的缺点，当输⼊⾮常⼤或者⾮常⼩的时候（saturation），这些神经元的梯度是接近于0的，从图中可以看出梯度的趋势。
所以，你需要尤其注意参数的初始值来尽量避免saturation的情况。
如果你的初始值很⼤的话，⼤部分神经元可能都会处在saturation的状态⽽把gradient kill掉，这会导致⽹络变的很难学习。
Sigmoid 的 output 不是0均值. 这是不可取的，因为这会导致后⼀层的神经元将得到上⼀层输出的⾮0均值的信号作为输⼊。
产⽣的⼀个结果就是：如果数据进⼊神经元的时候是正的(e.g. x>0 elementwise in f=wTx+b)，那么 w 计算出的梯度也会始终都是正的。
李宏毅-B站机器学习视频课件BP全
Gradient Descent
Network parameters
Starting
0
Parameters
L
L w1
L w
2
L b1
L b2
w1 , w2 ,, b1 , b2 ,
b
4
2
=
′
’’
′ ′′
(Chain rule)
=
+
′ ′′
Assumed
?
?
3
4
it’s known
Backpropagation – Backward pass
Compute Τ for all activation function inputs z
Chain Rule
y g x
Case 1
z h y
x y z
Case 2
x g s
y hs
x
s
z
y
dz dz dy
dx dy dx
z k x, y
dz z dx z dy
ds x ds y ds
Backpropagation
2
Compute Τ for all parameters
Backward pass:
Compute Τ for all activation
function inputs z
Backpropagation – Forward pass
使用深度学习进行目标分类任务的方法和注意事项
使用深度学习进行目标分类任务的方法和注意事项深度学习在目标分类任务中的应用已经取得了巨大的成功，成为计算机视觉领域的重要工具之一。
本文将介绍使用深度学习进行目标分类任务的方法和注意事项，帮助读者了解这一领域的基本原理和实用技巧。
深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型来自动学习特征表示，并在此基础上进行目标分类。
在目标分类任务中，我们希望将输入的图像或视频分为不同的类别，例如识别猫和狗的图像。
以下是使用深度学习进行目标分类任务的一般步骤：1. 数据准备：收集并标注大量的训练数据是进行深度学习目标分类任务的第一步。
数据应该尽可能全面和多样化，以覆盖不同的场景和对象。
同时，需要为每个数据样本分配正确的标签。
2. 网络设计：选择适合目标分类任务的网络架构是至关重要的。
常用的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN适用于处理图像数据，而RNN适用于处理序列数据，如语音或文本。
3. 模型训练：使用标注好的训练数据，通过反向传播算法进行模型的训练。
在此过程中，模型将自动学习到图像或视频数据中的特征表示，并学会将其与相应的类别关联起来。
4. 参数调优：为了提高模型性能，通常需要进行参数调优。
常用的参数调优方法包括学习率调整、正则化、批量归一化等。
通过调优参数，可以使模型更好地适应不同的数据集和任务。
5. 模型评估：使用独立的测试数据集对模型进行评估，计算准确率、召回率、精确率等常用指标来衡量模型的性能。
如果模型的性能不够理想，可以通过调整网络结构、增加训练数据等方式来改进。
6. 预测和应用：训练好的模型可以用于对新的图像或视频进行分类预测。
在现实应用中，深度学习目标分类技术已经广泛应用于人脸识别、图像搜索、智能驾驶等领域。
在使用深度学习进行目标分类任务时需要注意以下几点：1. 数据预处理：对原始数据进行预处理是提高模型性能的重要步骤。
通常包括数据增强、归一化、降噪等操作。
机器学习 李宏毅课程介绍
X:
(speech) Chat-bot
Y : “歡迎大家來修課”
(transcription)
X:
“How are you?” (what a user says)
Y:
“I’m fine.” (response of machine)
Output Matrix
Image to Image
f :
Ref: https:///pdf/1611.07004v1.pdf
Text to Image
X : “this white and yellow flower
have thin white petals and a round yellow stamen”
Y:
ref: https:///pdf/1605.05396.pdf
Challenge of Structured Output
• The output space is very sparse: • In classification, each class has some examples. • In structured learning, most of the possible outputs never exist • Because the output components have dependency, they should be considered globally.
Output Sequence f
Machine Translation
: X Y
X : “機器學習及其深層與
結構化” (sentence of language 1) Speech Recognition
Y : “Machine learning and
电子鼻专业知识宣讲PPT培训课件
课题相关
参考文献
[1]栾淑利，基于人工神经网络的酒精识别电子鼻研究[D].辽宁，大连理工大学 [2]杨建华等，基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统[J].2004(1):46-52. [3]张覃轶，电子鼻传感器阵列系统及应用研究[D].武汉，华中科技大学 [4]史志存，电子鼻及其应用研究[D].北京，中国科学院 [5]孙鹏.基于分等级结构氧化物半导体的气体传感器研究.吉林，吉林大学
传感器3
· · ·
传感器n
传感器信号 预处理
传感器信号 预处理
· · ·
传感器信号 预处理
数字信号（处理）
知识库
训练
预测
阵列信号 预处理
模式
气味表
识别 引擎
达
输出预测
气体传感器阵列
• 1,含义：
• 气体传感器阵列由具有广谱响应特性，较 大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵 敏度的气敏元件组成。工作时气敏元件对 接触气体能产生响应并产生一定的响应模 式。它相当于人的嗅觉受体细胞。
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
--来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
电子鼻专业医学知识 关
电子鼻的定义
• 电子鼻是综合了化学传感器阵列各检测技术以及计算机信息处理等多 学科技术开发研制出来的一种化学传感器智能系统，它是一种模拟哺 乳动物嗅觉的过程，用气敏传感器来识别，检测不同的仿生传感器系 统。
2019机器学习李宏毅Meta1 (v6)
It is also a Learning function. Algorithm
������∗
������
cat dog cat dog
Training Data ������������������������������������
Testing Data
Meta Learning
Machine Learning ≈ 根據資料找一個函數 f 的能力
並不保證拿 ������ 去訓練以後會 得到好的 ������������
������1 (Loss of task 1)
������2 (Loss of task 2)
������
Model Parameter
MAML
Loss Function: ������
������ ������ = ������������ ���መ���������
������2
������
������
Learning Algorithm (Function ������)
Compute Gradient
Compute Gradient
(limit to gradient descent based approach)
Training Data
Training Data
• Sample N testing characters, sample K examples from each sampled characters → one testing task
Techniques Today
• MAML
• Chelsea Finn, Pieter Abbeel, and Sergey Levine, “ModelAgnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks”, ICML, 2017
电子鼻
Anj=f(∑wijXi+bj)
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
--来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
气体传感器阵列
2，气体传感器的种类：
---------------来自参考文献[2]
气体传感器阵列
3，金属氧化物传感器的原理：
图1-晶粒间势垒模型（洁净空气）
---------------来自参考文献[2]
图2-晶粒间势垒模型（还原性气 体出现时）
气体传感器阵列
4，传感器的响应曲线：
---------------来自参考文献[2]
气 体 传 输 系 统
训练
敏感材料 传感器3 传感器信号 预处理
预测
模式 识别 引擎
· · ·
敏感材料
· · ·
传感器n
· · ·
传感器信号 预处理
阵列信号 预处理
气味表 达 输出预测
气体传感器阵列
• 1,含义：
• 气体传感器阵列由具有广谱响应特性，较 大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵 敏度的气敏元件组成。工作时气敏元件对 接触气体能产生响应并产生一定的响应模 式。它相当于人的嗅觉受体细胞。
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
A² ₁ =f(W ₁ ₁X ₁+W ₁ ₂X ₂+b ₁) =f(1 ×1-1×2+1） =0.98 A ² ₂ =f(W ₂ ₁X ₁+W ₂ ₂X ₂+b ₂) =f((-1) ×( -1 )+( -1 )×1+(-2)) =0.12 · · ·
深度学习中的注意力机制与自注意力机制使用方法
深度学习中的注意力机制与自注意力机制使用方法深度学习在近年来取得了巨大的进展，其中注意力机制和自注意力机制是两个备受关注的重要组成部分。
这两种机制在处理各种任务时发挥着重要作用，如自然语言处理、图像识别等。
本文将分别介绍注意力机制和自注意力机制的原理，以及它们在深度学习中的应用方法，希望能为读者对这两种机制有更深入的了解。
注意力机制是深度学习中的重要技术之一，它的作用类似于人类的关注力，能够帮助模型在处理输入数据时集中注意力于重要的部分。
在自然语言处理中，注意力机制可以帮助模型在翻译时关注源语言句子中与目标语言句子相关的部分，从而提高翻译的准确性。
在图像识别中，注意力机制也可以帮助模型在识别物体时关注图像中的重要部分，从而提升识别的准确性。
在深度学习中，注意力机制通常是通过神经网络来实现的。
一种常见的方法是使用软注意力机制，即通过学习得到与输入数据相关的注意力权重，从而让模型能够自动学习如何分配注意力。
另一种方法是使用硬注意力机制，即通过在输入数据中选择关键的部分来实现注意力，这种方法更加直观，但通常需要更大的计算成本。
自注意力机制是一种特殊形式的注意力机制，它在处理序列数据时能够同时考虑序列中的所有元素，而不需要显式地指定关注的部分。
这种机制在处理长序列数据时尤其有优势，能够避免传统的循环神经网络和卷积神经网络中的长距离依赖问题。
在自然语言处理中，自注意力机制已经被广泛应用，如在机器翻译、文本生成等任务中取得了显著的效果。
使用自注意力机制时，通常需要将输入数据转换成查询、键和值三个部分，然后通过计算它们之间的相关性来得到注意力权重，最终将值与注意力权重相乘并求和得到最终的输出。
这种方法能够在不引入额外参数的情况下实现全局关注，同时也可以通过多头注意力机制来增强模型的表达能力。
除了在自然语言处理中的应用外，自注意力机制还被广泛应用于图像生成、音频处理等领域。
在图像生成中，自注意力机制可以帮助模型在生成图像时同时考虑全局和局部的信息，从而提高生成图像的质量。
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演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
2020/11/14
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
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谢 谢 大 家！！！
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台湾李宏毅教授深度学Байду номын сангаас基本思路
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台湾李宏毅教授深度学 习基本思路
2020/11/14
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