机器学习和神经网络 - 页 31

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第 21 讲。调整 TSP 算法

第 21 讲。调整 TSP 算法

这段 YouTube 视频重点介绍了旅行商问题 (TSP)，这是一个存在多年的 NP 难问题。演讲者通过各种算法和方法来优化搜索空间和修剪搜索以使 TSP 算法更快，例如实施更好的最小生成树算法、启用编译器优化以及修改距离计算以使用表查找算法。整个视频都强调需要限制搜索空间并创造性地思考以优化程序的速度和性能，这为解决 TSP 和其他相关问题提供了宝贵的见解。

在此视频中，演讲者讨论了用于优化 TSP 算法的各种技术，例如缓存、延迟评估和将数据存储在哈希表中，强调经验数据比直觉更重要。他还分享了他解决 TSP 问题的经验以及性能工程在他的职业中的重要性。演讲者提供了对代码优化过程的见解，包括增量开发和递归生成，并鼓励听众使用这些易于实现的技术。最后，演讲者对追求性能工程和开发增强各种 Google 服务的算法以及他在整个职业生涯中结交的友谊表示感谢。

• 00:00:00 在本节中，John Bentley 介绍了旅行商问题 (TSP)，这是一个存在多年的 NP-hard 问题。他描述了他在这个问题上的经历以及 40 多年前他是如何迷上这个问题的。然后他讨论了一个递归解决方案来枚举一个集合的所有子集，并解释了对集合中的整数进行计数的过程。他指出，这种方法不能很好地概括，但提供了有助于为 TSP 开发越来越快的算法的原则。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了如何递归生成所有大小为 M 的集合。该方法是从一组大小为 n-1 的集合开始，然后枚举所有大小为 M 的集合，并在末尾添加一个零。末尾为零的集合的数量是通过取 2 的 M 次方减一来计算的。递归草图用一个例子来说明，其中每个子集都从零开始倒数，最后加上一个。该算法的代码很简单，可以用大多数编程语言实现。演讲者鼓励听众提问和畅所欲言，说他们的创造力可能已经被教育系统打败了。视频的其余部分介绍了旅行推销员问题以及如何为其开发高效算法。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了旅行商问题 (TSP) 及其作为计算机科学原型问题的重要性，该问题是最早被证明为 NP-hard 的问题之一。演讲者分享了一个个人轶事，讲述了当他的同事讨论他们在博士论文中解决 16 点 TSP 的困难时，他是如何对这个问题产生兴趣的。演讲者随后讨论了 20 年后他如何编写程序来解决同样的问题，这成为里海大学算法课上的热门话题，引发了对性能工程 40 年来发生变化的进一步探索。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者用一个简单的 C 程序解释了一种递归算法，用于生成 n 个城市的所有阶乘排列以找到最佳旅游。树的分支因子在每个节点处将为 9，从而导致 n=10 的大树具有 10 种可能的阶乘组合。该程序检查每个排列的城市之间的距离总和，并保存目前找到的最小总和。该程序运行正常，但它在 n=10 时的速度尚不清楚。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了运行排列所花费的时间，并提出了使程序更快的各种方法。他解释了在快速笔记本电脑上运行四个排列需要多快，以及随着排列变大，时间如何急剧增加。他还考虑了加快程序速度的方法，例如选择一个开始并忽略所有其他开始或使用并行化。此外，他还提到了使用编译器优化程序的可能性，尤其是使用 GCC 和 -o3。最后，他讨论了拥有更快的机器和更快的 CPU 时间的优势。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了 TSP 算法通过各种优化可以变得多快。例如，简单地启用编译器优化可以将性能提升高达 25 倍。此外，随着硬件多年来的改进，内核优化可以产生更快的时钟速度、更宽的数据路径和更深的管道，从而导致速度提高了 150 倍。此外，修改距离计算以使用表查找算法可以导致速度提高 2.5 到 3 倍。总的来说，尽管关于性能的旧直觉可能不再适用，但要小心建模可以确定各种优化对 TSP 算法的影响。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者解释了优化归纳算法以多次计算相同总和以避免重复计算相同部分的不同方法。演讲者还展示了四种算法的运行时间，并解释了如何运行得更快，例如使用更好的机器并利用 en 的每个因子在相同的时间内将问题规模扩大一倍。他们还解释了如何解决旅行商问题，并表明最优旅行在问题的不同方面看起来是不同的。演讲者最后鼓励解决这个问题，尽管它的运行时间很长。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者讨论了 52 阶乘的大小，并解释了它为何比任何指数函数都快。他解释说，它大约是 2 的 225 次方或 10 的 67 次方，这是一个巨大的数字。用日常的话来说，他举了一个例子，倒计时52纳秒，每百万年向前走一步，最终绕赤道一圈，从太平洋取一滴水。然后他强调需要限制搜索空间并修剪搜索以有效地解决这些问题。
  
  
• 00:40:00 在这一部分中，演讲者提出了他女儿让他解决的问题。问题是找到从 1 到 9 的 9 个整数的所有排列，使得每个长度为 m 的初始子串都可以被 M 整除，从而整个东西可以被 9 整除。演讲者建议你在编写解决问题的程序之前思考一下.然后，他讨论了 AWK 编程语言中的一个程序，该程序使用字符串和递归过程来生成所有可能的排列。运行这个程序大约需要 49！时间复杂度。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者讨论了在使用程序查找特定字符串时如何优化搜索空间。他通过查找具有特定属性的字符串的示例来证明这一点，例如可以被某些数字整除并在特定位置包含某些数字。通过定义必须出现在获胜字符串中的属性，可以将搜索空间从一百万的三分之一显着减少到五千个可能的选择。这突出了修剪搜索以加快该过程的重要性。演讲者强调需要考虑如何优化程序的速度和性能。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者讨论了修剪搜索以使 TSP 算法更快的方法。修剪搜索的一种方法是不要继续做不起作用的事情，即，如果总和通过添加更多而大于最小总和，则停止搜索。这种方法可以通过花费更少的时间使算法在同一台机器上更快。然而，演讲者还介绍了其他剪枝搜索和获得下界的想法，例如计算 TSP 路径或最小生成树，这些更强大但也更昂贵。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者讨论了如何通过实施更好的最小生成树算法来改进 TSP 的下限，因为这是花费大部分计算时间的地方。他使用并行机制和城市子集的位掩码表示来快速高效地计算 MST。尽管计算 MST 需要 n 平方的时间，但这种方法是一种强大的修剪机制，可以提高程序速度。经过多次试验并克服挑战，该程序从 17 秒缩短到 0 秒，从而可以轻松处理更大的数据集。
  
  
• 01:00:00 在本节中，演讲者描述了他通过实施惰性评估、将数据存储在哈希表中以及使用更智能的搜索来优化 TSP 算法的实验。他讨论了缓存的好处以及如何通过试验和测试不同的方法来优化算法的性能。演讲者强调性能工程应该依赖经验数据，而直觉往往是错误的。他还提到了攀登 Mount Monadnock 以及可预测算法和不可预测算法之间的区别。
  
  
• 01:05:00 在视频的这一部分，演讲者解释了如何通过更快地将 TSP 算法引导到初始出发城市，而不是仅仅使用随机游览，从而使 TSP 算法搜索更智能。通过使用简单的插入排序并首先访问最近的 30 个城市，可以修剪搜索空间，从而产生很大的不同。演讲者分享说，在 1997 年，他们很高兴能达到 230，但再过 20 年，仅使用摩尔定律，他们就能达到 1,000 倍。然而，通过将摩尔定律和编译器技术与所有算法相结合，他们能够达到 52。演讲者强调，他们共享的所有内容都可以用 160 行代码实现，并且所有这些都在范围内完成本课程的人的练习。
  
  
• 01:10:00 在本节中，演讲者讨论了几种代码优化技术，例如缓存、预计算和存储结果以避免不必要的工作。他还强调了增量软件开发的重要性和递归生成的力量。演讲者提到他讨论的一些技术在他写的一本关于代码调优的旧书中有所介绍，但其中一些想法今天仍然适用。他还提到，他在幕后使用了很多工具，例如分析器和成本模型，来执行实验和估算成本。最后，他鼓励观众探索和使用这些技术，因为它们在实践中很容易实现。
  
  
• 01:15:00 在本节中，演讲者讨论了各种主题，从 alpha-beta 剪枝到散列冲突问题。讲者还分享了他在 1990 年代初与同事解决旅行商问题的经验。他们解决了48个州府的问题，欣喜若狂。演讲者还强调了性能工程在其职业中的重要性，并提到了他对各种计算系统的参与，包括自动选区划分和电话呼叫编码。总的来说，该部分深入介绍了演讲者在计算机编程方面的丰富经验以及他对各种技术和问题的看法。
  
  
• 01:20:00 在这一部分中，演讲者表达了他对追求性能工程作为一种生活方式的感激之情。他提到，这让他能够开发出增强各种谷歌服务的算法，这让他非常满意和充实。演讲者还表达了对他在职业生涯中结交的友谊的感激之情，并希望性能工程能像对他一样有益于他人。

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第 22 讲图优化

第 22 讲图优化

该视频讨论了图形的概念、图形的各种表示方式以及提高图形算法效率的优化技术。演讲者探讨了图在建模关系和寻找到达目的地的最短路径或成本最低的方式中的应用，以及将图存储在内存中以添加、删除或扫描边的最佳方式。该视频还介绍了使用位向量优化图形搜索中的缓存性能，以及使用前缀和过滤掉负值的并行广度优先搜索算法的实现。最后，演讲者谈到了他们在千万个顶点和一亿条边的随机图上的实验，强调了确定性在代码中的重要性，以确保可靠性和一致性。

该视频还讨论了各种图形优化技术，包括右最小运算符的实现、确定性并行 BFS 代码、方向优化技术和图形压缩。方向优化技术涉及一种自下而上的方法，用于在边界较大时探索传入边并已应用于其他图算法，而图压缩旨在通过对连续边之间的差异进行编码并减少使用的位数来减少内存使用来存储这些值。此外，该视频强调了在不同类型的图表上测试优化的重要性，以确定它们在哪些地方运作良好，哪些地方运作不佳。

• 00:00:00 在本节中，讲师介绍了图的概念，并解释了表示和使用它来模拟对象之间关系的各种方法。示例包括社交网络、蛋白质网络和万维网。顶点和边可以被加权和定向，并且可以有元数据和类型。讲师还介绍了图形在寻找从一个城市到另一个城市的最短路径或到达目的地的最便宜方式方面的应用。最后，讲座涵盖了图形优化技术，例如压缩和重新排序，以提高图形算法的效率。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者重点介绍了图形优化的各种应用，包括社交网络查询，例如寻找共同的朋友或感兴趣的产品、用于社区检测或检测欺诈网站的聚类、用于研究大脑结构的连接组学、和计算机视觉中的图像分割。演讲者还解释了两种在内存中表示图形的方法：邻接矩阵，它需要 N 阶空间的平方，以及边列表表示，它需要 M 阶空间。
   
  
• 00:10:00 在视频的这一部分中，讨论了表示图形的不同方式，包括邻接列表格式和压缩稀疏行格式。邻接表格式涉及一个指针数组，其中每个指针指向一个链表，该链表存储该顶点的边。这具有 O(n + m) 的空间要求，但由于随机访问内存可能会出现性能问题。另一方面，压缩稀疏行格式的空间使用量为 O(n + m)，可以有效计算顶点的度数。此外，边缘上的值或权重可以存储在附加数组中。
  
  
• 00:15:00 在本节中，视频讨论了不同图形表示形式的权衡，包括存储成本、扫描图形、添加边、删除边以及查找特定顶点的所有邻居。邻接矩阵的存储成本为 O(n^2)，而添加和删除边为 O(1)。对于边列表，扫描图形的成本为 O(m)，添加边的成本为 O(1)。删除边是 O(m)。在 JCU 列表中添加或删除边需要 V 的度数，存储成本为 O(m+n)。在最坏的情况下，在压缩的稀疏行格式中添加一条边的成本可能高达 O(m+n)。查找特定顶点的所有邻居对于邻接矩阵是 O(n)，对于边列表是 O(m)，对于邻接列表是 O(V 度)。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者介绍了表示图形的各种方法，包括邻接矩阵、边列表、JCL 列表和压缩稀疏行 (CSR) 格式。他解释说，CSR 最适合在不需要更新图的静态算法中处理稀疏图。这是因为顶点的所有邻居都连续存储在内存中，因此很容易扫描。他还指出，现实世界的图往往是稀疏的，并且具有幂律度数分布，这意味着大多数顶点的度数较低，少数顶点的度数很高。
  
  
• 00:25:00 在本节中，讲师讨论图优化和广度优先搜索算法的实现。由于图中的度分布偏斜，在顶点上运行并行算法可能会由于它们具有的边数不同而导致负载不平衡问题。广度优先搜索算法用于按照顶点到源顶点的距离顺序访问顶点，输出可以包括按照访问的顺序报告被访问的顶点，每个顶点到源顶点的距离，并生成一个广度优先搜索树，其中树中的每个顶点在上一级广度优先搜索中都有一个父节点。串行 BFS 算法将距离初始化为无穷大，创建队列数据结构，将路由的距离设置为零，并将其放入队列。该算法不断迭代，直到队列中不再有顶点为止。该算法所需的工作根据 N 和 M 进行讨论。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者讨论了使用压缩稀疏行格式实现串行 BFS 算法。该算法涉及初始化两个数组，parent 和 Q，将源顶点放入队列，并迭代当前顶点的邻居。然而，代码中最昂贵的部分是访问邻居的父级，这构成了对内存的随机访问。这几乎每次都会导致缓存未命中，并可能导致性能下降。地址数组主要是按顺序访问的，只需要对每个顶点的边缘数组进行一次随机访问，使其对缓存更加友好。算法的整体工作确定为M+N阶。
  
  
• 00:35:00 本节讲者讨论图优化中缓存性能的分析和优化。该分析剖析了在数组的顺序初始化期间缓存未命中是如何发生的，从队列的前面使顶点出队，计算度数，以及访问偏移量和边缘数组。优化涉及使用一个位向量来存储一个顶点是否已经被探索过，这是一个一位变量，用于减少访问具有父信息的数组的缓存未命中。这种优化将访问边和顶点数组的缓存未命中从 em 减少到 n。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者解释了如何使用位向量优化图形搜索以减少缓存未命中的次数。位向量优化涉及初始化一个称为“已访问”的位向量，其大小约为 n 超过 32，并将其位设置为 0，源顶点除外。该代码使用位向量操作来检查访问过的邻居并在探索邻居时设置位。演讲者还介绍了广度优先搜索算法的并行实现，该算法在边界上运行并为每个探索的顶点生成一个父指针。当边界上的多个顶点尝试访问同一个邻居时，并行实现需要意识到潜在的竞争，并且需要负载平衡以确保每个处理器具有大致相同的工作量。
  
  
• 00:45:00 在本节中，讲师演示如何在图形上执行并行广度优先搜索，首先将所有父条目初始化为负数。然后，教师将源顶点设置为边界的第 0 个索引，并且当边界大小大于零时，使用单元 for 循环并行迭代边界上的所有顶点。他们将度数数组的“第 i 个”条目设置为边界上顶点的度数，对该数组执行前缀和。然后指导员再次遍历边界并检查每个顶点的邻居以查看它是否已被探索，如果尚未探索，则执行比较和交换以将顶点与邻居的父项中的负一的原始值交换.
  
  
• 00:50:00 在本节中，视频讨论了一种并行广度优先搜索 (BFS) 算法，该算法对前缀和进行运算以过滤掉数组中的负值，同时保留非负值，这些值用于生成通过前缀总和输出数组的唯一偏移量。该视频还分析了算法的工作量和跨度，指出迭代次数受图直径的限制，每个顶点的工作量为 n，算法的整体工作量为 n 加 M 的 theta，匹配串行算法的工作。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者将介绍他们在具有一千万个顶点和一亿条边的随机图上进行的实验，以及他们如何在具有双向超线程的四十核机器上测试他们的算法。他们还解释了超线程的工作原理以及确定代码中是否存在不确定性的重要性。他们展示了如何通过实施确定性过程来修复不确定性，例如在 BFS 代码中对先前探索的顶点使用写入最小运算符和负值。通过这样做，代码最终生成的 BFS 树将始终相同，从而确保可靠性和一致性。
  
  
• 01:00:00 在本节中，演示者讨论了右最小运算符的实现以及使用确定性并行 BFS 代码的好处。正确的最小运算符可以使用带有比较和交换的循环来实现，虽然它仍然不是完全确定的，但它会产生一致的 BFS 树。确定性并行 BFS 代码也更容易调试，也更容易推断其性能。演示者还介绍了方向优化技术，该技术涉及一种自下而上的方法，用于在边界较大且已探索许多顶点时探索传入边，从而节省边遍历。
  
  
• 01:05:00 在本节中，视频讨论了 BFS 中自上而下和自下而上方法的性能，正如 Scott Beamer 在 2012 年研究的那样。自上而下的方法对于小边界更有效，而底部-up 方法对于大边界更有效。这两种方法之间的选择基于边界的大小，n 超过 20 的阈值在实践中效果很好。该视频还讨论了表示边界的不同方法，并比较了三种不同遍历方法的性能，包括方向优化方法，它总是比自上而下和自下而上的方法都快。方向优化思想也比 BFS 更通用，并已应用于其他图算法。
  
  
• 01:10:00 在本节中，演讲者解释了两种图形优化技术：方向优化和图形压缩。方向优化涉及根据边界的大小在稀疏或密集实现之间进行选择。图压缩旨在通过对连续边之间的差异进行编码并通过可变长度代码或 K 位代码减少用于存储这些值的位数来减少内存使用。解码 K 位代码的一个问题是它涉及不可预测的分支，因此优化涉及通过将需要相同字节数进行编码的整数分组并使用标题字节来存储组的大小和解码每个整数所需的字节数。这略微增加了空间使用，但降低了解码成本。
  
  
• 01:15:00 在本节中，我们了解到，为了在大型但相对稀疏的现实世界图上运行算法时节省空间，我们必须在运行算法时即时解码边缘，并将它们编码为块以避免负载不平衡。实验表明，这些压缩方案节省了空间，虽然它们只比未压缩版本慢一点，但由于内存使用，它们在并行运行时变得比未压缩版本更快。最后，图的优化可能对某些图很有效，但对其他图可能效果不佳，因此，重要的是测试不同类型图的优化以查看它们在哪里工作得好，哪里不工作。

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第 23 讲。动态语言的高性能

第 23 讲。动态语言的高性能

本视频讨论了使用高级动态类型语言编写性能关键代码的挑战，重点是 Julia 编程语言。 Julia 旨在提供高级交互功能，同时提供与 C 和 Fortran 等低级语言相同级别的性能。 Julia 编写适用于多种类型的通用代码、内置元编程和优化代码路径的能力使其在生成大型范德蒙矩阵和为特殊函数中的特定多项式优化代码等情况下比 Python 更快。此外，Julia 优化的代码路径分配框的速度比 Python 快得多，使其成为处理数组等动态数据结构的更好选择。最后，该视频讨论了 Julia 的多重分派和类型推断功能，允许针对不同参数和类型进行递归推断的不同版本的函数。

在此视频中还解释了参数多态性在 Julia 中的工作原理，以及它如何允许创建无限的类型族。通过定义一个参数化类型，例如带有 X 和 Y 参数的点类型，并将这些参数设置为 real 的子类型，可以创建一整套可以用特定子类型“实例化”的类型。此外，演讲者还讨论了 Julia 用于实现线程、垃圾收集和分布式内存并行性的功能和库，以及它对标识符的广泛 Unicode 支持。此外，强调了变量具有适当和描述性名称的重要性，演讲者提到了一个正在探索 Julia 技术与 Silk 技术融合的项目，这可能会在未来带来新的发展。

• 00:00:00 在本节中，演讲者讨论了使用 Python 和 Matlab 等高级动态类型语言编写性能关键代码的挑战。虽然这些语言在技术计算和交互式探索方面很受欢迎，但在编写性能关键型代码时，它们往往会遇到性能瓶颈。因此，人们传统上使用 Fortran 或 C 等低级语言作为编写性能关键代码的解决方案，但这会导致编码复杂性和通用性损失显着增加。演讲者随后介绍了编程语言 Julia，其目标是与 Python 一样高级和交互，同时提供与 C 相同水平的性能。Julia 允许用户编写适用于多种类型的通用代码，并且在发布时在 2013 年，其最近的 1.0 版本现已稳定并提供了其承诺的性能。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了 Julia 和 Python 在生成大型范德蒙矩阵时的性能差异。 Python 依赖数百行 C 代码来生成矩阵，由于代码的复杂性，这会花费大量时间，而 Julia 只需两个嵌套循环且无需类型声明即可生成相同的矩阵。 Julia 还具有用于元编程或代码生成的内置技术，允许对特殊函数中的特定多项式进行非常优化的在线评估。在某些情况下，Julia 可以比针对特殊功能优化的 C 和 Fortran 库快两到三倍。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了像 Julia 这样的高级语言如何实现在低级语言中难以实现的性能技巧。他通过将 Julia 与 Python 进行对比并强调 Julia 具有完全通用的能力，同时使代码编译速度更快，从而解释了 Julia 的速度。演讲者还演示了如何在 Julia 中使用笔记本来计算数字列表的总和，并将 Julia 中的实现与 Python 和 C 进行了比较。他展示了如何使用基准测试工具来收集统计数据并返回实现的最短时间跑步。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了在 Julia 中使用宏来重写设置循环并为其计时的表达式。使用这种方法，处理 10 的 7 次方数大约需要 11 毫秒。然后，他继续使用 Python 进行基准测试，使用一个名为 pycall 的包，该包允许从 Julia 中调用 Python 函数。他指出，虽然 Python 的 sum 函数是用 C 编写的，因此性能相对较好，但 Python 列表可以由任何类型的项目组成这一事实意味着它的结构必须比 C 慢。到 Julia，它以不影响性能的方式允许异构性。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了 Python 等动态语言在实现数组等数据结构的高性能方面面临的挑战。演讲者指出，数组中每个元素的值和类型标记的组合使得优化实现很难在不为数组重新分配框的情况下读取数组每个元素的类型信息和数据。他们强调了 numpy 的使用，这是一个旨在提高数组性能的库，作为一种通过一起键入和分派相似值来优化数组操作的方法。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了如何为 Python 代码制作快速的 Python 编译器。然而，它缺乏提供快速路径来检查 Python 中所有类型是否相同的便利，这意味着在每次循环迭代中，它必须为结果分配一个新框并动态查找 plus 函数，使其成为慢点。发现内置的 Python 比 C 和 NumPy 代码慢得多。 Julia 中的数组类型附加了类型，使它看起来更像是内存中的 NumPy 数组，而相当于 Python 列表的称为任意数组的数组被发现比纯 Python 还要慢。 Julia 已经优化了它的代码路径，以比 Python 更快地分配大量盒子。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者演示了如何使用适用于任何容器类型并支持 plus 函数的直接循环在 Julia 中编写优化代码。该函数是完全通用的，适用于任何可以循环并具有加号功能的东西。演讲者还解释说，循环矢量化不是默认设置，因为大多数代码无法自动矢量化，从而增加了编译时间和代码大小。此外，该代码还使用复数、四元数数组和一组唯一整数进行了测试，它适用于所有这些。总的来说，Julia 的速度很快，原因有几个。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者解释了 Julia 编程语言如何根据传递给函数的参数类型编译函数的专用版本。例如，如果函数 f of x equals x plus one 传递了一个 64 位整数，Julia 会为该类型编译该函数的专用版本。从输入类型到输出的推断类型的过程称为类型推断。演讲者指出 Julia 是一种动态语言，因此类型推断可能会失败，如果失败，它会退回到 C。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者讨论了类型推断并举例说明了它如何递归工作。他展示了 LLVM 编译器如何通过常量折叠将一个简单的函数优化为几条机器指令。然后，他演示了如何使用类型声明来防止错误并执行称为分派的操作，它允许针对不同参数使用不同版本的函数。通过基于类型层次定义不同的方法，他展示了一个函数如何可以有多个方法。
  
  
• 00:45:00 在视频的这一部分中，演讲者解释了 Julia 中的类型层次结构，“数字”是主要类型，“整数”和“极点实数”是子类型。他还谈到了 Julia 中多重分派的概念，其中一个方法不仅由第一个参数的类型决定，而且由所有参数类型决定。面向对象编程的这种概括使得重载对混合类型进行操作的操作并在层次结构中选择最具体的方法变得容易。加函数的例子就是用来说明这一点的。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者解释了如何将不同类型的值（例如单精度实数或复数）添加到另一个值。但是，将不同类型的值相加（例如将单精度复数加到双精度对成员）可能会导致方法所有权问题。演讲者提供了平方根函数的示例，以及它的返回值如何必须是类型稳定的才能正确推断参数的类型。类型推断确保返回值的类型取决于输入的类型而不是输入的值。演讲者还提到了在 Python 和 MATLAB 等动态语言中进行类型推断的挑战，这会导致性能下降。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者讨论了不同的语言如何处理复数和整数运算，以及 Julia 的默认整数运算如何使用 64 位，使其比具有较小位大小的语言更不容易溢出。演讲者还谈到了在 Julia 中定义自定义类型的优势，特别着重于为二维向量定义自定义点类型，这比为两个值使用数组更快、更高效。演讲者通过多次迭代来优化这个自定义类型，最终得到一个具有定义的 plus 函数的不可变结构。
  
  
• 01:00:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了对点对象使用通用类型的局限性以及由此产生的性能问题。对于通用点类型，X 和 Y 变量必须是指向框的指针，这会导致大量的指针追逐和缓慢的运行时检查。此外，由于类型是可变的，它必须作为指向内存中对象的指针存储，这会导致进一步的性能问题。为了解决这些问题，演讲者建议为 X 和 Y 使用具有指定参数类型的非可变结构，这将通过允许类型直接存储在内存中而不是作为指向框的指针来提高性能。
  
  
• 01:05:00 在本节中，演讲者解释了参数多态性在 Julia 中的工作原理以及它如何允许创建无限的类型系列。通过定义一个参数化类型，例如带有 X 和 Y 参数的点类型，并将这些参数设置为 real 的子类型，可以创建一整套可以用特定子类型“实例化”的类型。这允许在不牺牲性能或通用性的情况下灵活地使用数据类型。编译器足够聪明，可以将这些类型存储在连续的内存中，并使用紧密循环优化求和函数。这些参数化类型增加了 Julia 的高级语法，并消除了为性能优化编写 C 代码的需要。
  
  
• 01:10:00 在本节中，演讲者解释了 Julia 如何处理混合类型，从而使编程更加灵活。只要加号用于数字相加，任意两种类型的数字都可以相加，结果类型由返回的类型决定。给出了一个示例，其中添加了 64 位整数和 float64。此外，编译器知道数组中的所有类型，允许快速计算诸如求和之类的函数。虽然矢量化编译器在优化更复杂的数据结构方面的能力可能会受到限制，但在 Julia 中，有一些方法可以使用结构和参数来加速计算。演讲者强调了 Julia 中支持快速、专业编译和类型推断的关键设计选择。
  
  
• 01:15:00 在本节中，演讲者介绍了 Julia 的一些技术方面，例如数组和参数化类型的实现。 Julia 旨在避免构建过多的特权类型，而是让用户代码与内置代码一样好。 Julia 有具体的类型，它们是最终的，不能有可能导致错误的子类型。例如，数组的子类型不会是该类型的实际数组，但可能会导致使用该数组的函数的编译器出现问题。编译器使用 LLVM 在经过几步处理后生成机器代码，包括解析、宏重写和类型推断。 Julia 还具有元编程功能，允许用户更改语法和重写代码。多维数组可以生成代码，并行设施不如 Silk 等语言先进，但该语言没有像 Python 那样的全局解释器锁。
  
  
• 01:20:00 在本节中，演讲者讨论了 Julia 提供的用于实现线程、垃圾收集和分布式内存并行性的各种功能和库。还引入了 BigNum 类型和 BigFloat 库，它们允许处理大而精确的数字。演讲者指出，Julia 具有广泛的 Unicode 支持作为标识符，并允许对 LaTeX 字符进行制表符补全，这在键入方程式时非常有用。 Python 也提到了这个特性。
  
  
• 01:25:00 在本节中，演讲者讨论了在动态语言中使用具有适当和描述性名称的变量的重要性。他提到以特定格式命名变量可以使代码更具可读性和更容易理解。演讲者随后向演讲者表示感谢，并提到了一个正在探索 Julia 技术与 Silk 技术融合的项目，这可能会在未来带来新的发展。

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理查德·费曼：机器能思考吗？

理查德·费曼：机器能思考吗？

在视频“理查德·费曼：机器能思考吗？”中，费曼认为，虽然机器在算术、解决问题和处理大量数据等许多方面优于人类，但机器永远无法实现人类的思维和智能。由于光线和距离的变化等复杂性，机器很难识别图像，而且尽管计算机可以识别模式，但它们无法自行发现新的想法和关系。 Feynman 还讨论了使用机器进行天气预报和其他复杂任务的有效性，并引用了一个名叫 Lumic 的人的例子，他使用启发式列表赢得了加利福尼亚的海军比赛冠军。为了制造智能机器，费曼建议开发人员避免偷偷摸摸地进化心理扭曲，而是专注于寻找新的方法来避免劳动，因为机器正在显示出智能的必要弱点。

• 00:00:00 在问答环节的这一部分，理查德·费曼回答了一个关于机器是否会实现类人思维和智能的问题。他认为机器永远不会像人类一样思考，因为它们是由不同的材料制成的，并且永远不会以相同的方式做事。然而，他指出，机器在许多方面都比人类更好，包括算术、解决问题和处理大量数据。他认为，人类总是试图找到他们可以比机器做得更好的事情，例如识别模式，这一直很难用明确的程序来实现。总的来说，费曼提供了一个关于机器能力及其与人类差异的有趣视角。
  
  
• 00:05:00 在本节中，费曼讨论了机器在识别图像方面面临的困难，尤其是与人类相比。他们很难解释不同图像中可能存在的光线、距离、倾斜和其他因素的变化。虽然人类可以很容易地比较指纹，但由于完美匹配指纹的复杂性，机器常常难以完成这项任务。虽然计算机系统可以做人可以做的特定事情并识别模式，但此时它们无法自行发现新的想法和关系。在某些领域，人类仍然比机器有优势，特别是在识别领域，那里存在复杂性，使比较变得更加困难。
  
  
• 00:10:00 在本节中，理查德·费曼讨论了使用机器进行天气预报和其他复杂任务的想法。他解释说，计算机可以比人类做出更准确的预测，因为它们可以以更快的速度分析更多的案例和变量。虽然人们已经对机器进行了启发式方法的试验，但给它们一个固定的程序会更有效。费曼举了一个例子，一个名叫 Lumic 的人，他使用启发式列表赢得了加利福尼亚的海军比赛冠军。 Lumic 的机器从错误中吸取了教训，并随着时间的推移变得更加有效。机器学习和选择最有效的启发式方法的过程使它看起来很聪明。
  
  
• 00:15:00 在本节中，Richard Feynman 讨论了正在开发的用于解决问题和寻找新启发式方法的机器。这台机器有很多错误，其中一个涉及到每次机器找到解决方案时都会分配信用的启发式方法。这导致机器重复使用这种启发式算法，导致结果失真。费曼建议，为了制造智能机器，开发人员应该避免偷偷摸摸地进化出某种心理扭曲，并专注于寻找新的方法来避免劳动。他最后指出，机器正在显示出智能的必要弱点。

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关注人工智能：Ilya Sutskever

关注人工智能：Ilya Sutskever

Ilya Sutskever 在此视频中讨论了与 AI 相关的各种主题。他分享了他早期对 AI 和机器学习的兴趣，并描述了他与 Jeff Hinton 的合作如何促成了卷积神经网络 AlexNet 的开发。 Sutskever 还谈到了语言模型的挑战和局限性，认为他们所做的不仅仅是学习统计规律，而且表示想法和概念是一项重要成就。他还讨论了人工智能训练中对大量数据和更快处理器的需求，并提出了一种高带宽民主形式的可能性，在这种民主形式中，个人输入数据以指定系统的行为方式。

• 00:00:00 在本节中，Ilya Sutskever 讲述了他早期对人工智能和意识的兴趣，以及这如何促使他追求机器学习，他认为这是当时人工智能最重要的方面。他指出，在 2003 年，计算机学习的想法仍然完全无法实现，因为当时人工智能领域的最大成就是国际象棋引擎深蓝 (Deep Blue)。随后，Sutskever 分享了他如何找到多伦多大学教授 Jeff Hinton 并开始与他合作，最终导致他们在 2012 年就卷积神经网络 AlexNet 展开合作。
  
  
• 00:05:00 在视频的这一部分，Ilya Sutskever 谈到了他早期为 AI 做出贡献的动机，以及他意识到在足够大的数据集上训练大型深度神经网络必然会成功解决视觉等复杂任务.他讨论了这个想法如何导致 Imagenet 竞赛的成功以及卷积神经网络的重要性。然后他谈到了 GPT 项目是如何从探索预测下一个单词可以导致无监督学习的想法开始的，这在它被完全解决之前被认为是机器学习的圣杯。他们为此目的使用递归神经网络，直到 Transformer 论文发表，这让他们实现了他们的目标。
  
  
• 00:10:00 在本节中，Ilya Sutskever 解决了大型语言模型的局限性，特别是他们的知识包含在他们接受培训的语言中，以及缺乏对现实的潜在理解。他还谈到了扩展和深度学习如何提供有史以来第一种有效地使用规模并从中获得回报的方法，以及扩展的重要性。 Sutskever 建议，虽然很难谈论语言模型的局限性，但重要的是要记住，我们有多大的信心，我们今天看到的这些局限性在两年后仍然存在。
  
  
• 00:15:00 在这一节中，Ilya Sutskever 不同意机器学习模型只学习统计规律而不了解世界本质的观点。他认为学习统计规律是一项重大成就，不应被低估。通过预测和压缩数据，这些模型可以通过数据更深入地了解世界，其中包括人类生成的文本。虽然语言模型在产生良好输出方面存在一些局限性，但它们在学习思想、概念和过程的表示方面非常出色。 Sutskever 认为，通过从人类反馈步骤改进强化学习，我们可以限制机器产生幻觉的倾向并利用其知识取得更大的成果只是时间问题。
  
  
• 00:20:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了神经网络训练中的反馈回路，其中 GBT 的公共聊天界面可以提供反馈并根据用户交互产生惩罚或奖励。他提到这种方法可以帮助解决神经网络中的幻觉问题。 Sutskever 还评论了 Jana Kun 在联合嵌入预测架构方面的工作，以及基于大型语言模型的非语言世界模型的想法。他说虽然多模式理解是可取的，但没有必要通过视觉或视频来理解世界，因为颜色等一些概念仍然可以仅从文本中学习。 Sutskever 举了一个例子，颜色的网络嵌入类似于人类的感知。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了一篇论文中提出的一项主张，即最大的挑战之一是预测具有不确定性的高维向量，例如预测图像。然而，演讲者指出，当前的自回归变换器已经具有该属性并且工作得非常好，并引用了 OpenAI 在 igpt 上的工作示例，他们将变换器应用于像素并以复杂而微妙的方式生成图像。演讲者认为，预训练模型已经了解语言和产生语言的世界过程，包括人们思想、感受和互动的压缩表示。因此，关于基本现实的教学模型的问题不是给他们知识，而是关于自动化过程，演讲者建议可以通过算法实现这一过程。
  
  
• 00:30:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了训练模型使其输出更准确的过程，解释说语言模型越好，生成模型越好，保真度越高，它捕获的越多过程。他指出，模型现在拥有“教师大军”的知识，他们正在使用人工智能帮助提高模型教学效率。强化学习过程涉及人类教师审查模型的行为以实现高水平的可靠性。 Sutskever 专注于让模型更可靠、更可控、学习速度更快，同时确保它们不会产生幻觉。他注意到大型语言模型与人脑之间的相似之处，并建议大型模型需要处理更多的参数和数据。
  
  
• 00:35:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了 AI 训练中对大量数据的需求，并指出虽然目前在训练的早期阶段需要大量数据，但有可能通过创造性的想法从更少的数据中学习更多. Sutskever 还提到需要更快的处理器来扩展模型，以及如果结果超过成本，成本的潜在价值。关于民主和人工智能的话题，Sutskever 表示不确定政府将如何使用该技术提供建议，但建议未来可能需要一个涉及公民向神经网络提供信息的民主进程。
  
  
• 00:40:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了人工智能在民主中的作用，建议人工智能可以开辟一种高带宽形式的民主，个人有机会输入数据以指定系统的行为方式。然而，Sutskever 对人工智能在给定情况下理解和分析所有变量的能力提出了质疑。鉴于即使是中型公司也可能超出任何一个人的理解范围，他建议如果以正确的方式构建人工智能，几乎可以在任何情况下提供难以置信的帮助。

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机器学习数学 - 多元微积分 - 全在线专长

机器学习数学 - 多元微积分 - 全在线专长

1. 此 YouTube 视频是多元微积分在线专业化的一部分，旨在提供对微积分基本概念的直观和图形理解，以支持机器学习。该视频涵盖了一系列概念，包括微分、链式法则、乘积法则、特例函数和偏微分，并强调了理解数学基础以充分享受其有趣应用的重要性。该视频还介绍了多元微积分，这使我们能够应用微积分来导航高维空间并使用偏微分和全导数的概念分析多元数据。
   
   
2. 本视频系列探讨了用于机器学习的多元微积分的概念。介绍了 Jacobian 矩阵和 Hessian 矩阵以及优化技术和链式法则。涵盖神经网络，重点是训练和反向传播。泰勒级数被解释为一种逼近函数的方法，并讨论了使用多元微积分创建高阶逼近的过程。该视频强调了这些概念在解决复杂的现实问题中的重要性。
   
   
3. 视频的第 3 部分涵盖了多元微积分的各个方面，从泰勒级数开始，它是一种将函数逼近为多项式级数的工具，用于在附近的点处构建对原始函数的逼近。然后转向 Newton-Raphson 方法，该方法仅使用梯度来逐步求解，以及梯度的概念，一个将线性代数和微积分结合在一起的向量。此外，该视频还介绍了拉格朗日乘数法，该方法在解决带约束的优化问题时很有用。最后，该视频展示了如何使用最小二乘法将函数拟合到数据，这有助于揭示变量之间的物理关系和假设。总体而言，该视频全面概述了多元微积分在机器学习中的实际应用。
   
   
4. 视频的这一部分讨论了如何将数据拟合到函数中，从线性回归开始，然后转向非线性模型。引入非线性最小二乘拟合的最速下降公式，用于最小化函数和参数非线性模型的残差平方和。该视频还介绍了为拟合参数生成一个良好的初始猜测以及将拟合与数据进行直观比较的重要性。本课程介绍了机器学习的多元微积分，从导数的定义到它在神经网络和线性回归中的应用。

第1部分

• 00:00:00 在本节中，讲师为机器学习学习者介绍多元微积分课程。该课程旨在使用图形和动画提供对微积分及其应用的理解，使其更直观且不那么让人不知所措。该课程由六个模块组成，这些模块介绍了基本的微积分概念，从基础开始，并在模块五和六中构建有趣的应用程序。讲师建议侧重于略读细节并以图形方式表示概念以促进更好的理解，但也为感兴趣的人提供指向更严格描述的链接。最后，本节强调了理解数学枯燥基础知识（包括怪癖和符号）的重要性，以便充分享受机器学习等数学的有趣应用。
  
  
• 00:05:00 在本节中，讲师讨论了选择函数如何成为科学的创造性本质，以及微积分如何让我们从汽车的速度与时间关系图中提取的不仅仅是速度。加速度被定义为局部梯度，也可以根据时间绘制以创建新的分析图。讲师展示了恒速图如何具有恒定的零梯度，而更复杂的图如何具有不同的正梯度点和负梯度点。归根结底，微积分只是一套描述函数与其变量变化之间关系的工具，它使我们能够研究和操纵它们。
  
  
• 00:10:00 在本节中，通过取加速函数在每个点的斜率（称为汽车的加加速度）来讨论取加速函数导数的概念。该视频还探讨了反导数或逆过程的概念，这与称为积分的东西密切相关。然后，讨论通过在数学符号的帮助下定义梯度的概念，转向导数的正式定义。线性函数的梯度用 rise over run 公式解释，其中 rise 和 run 分别是沿垂直轴和水平轴的距离。最后，还探讨了如何使用极限符号方案来表示梯度的概念。
   
  
• 00:15:00 在本节中，视频解释了微分的概念以及如何使用它来查找函数的梯度。该过程涉及在表达式 (f(x+Delta X) - f(x)) / Delta X 的 Delta X 接近零时取极限，该表达式给出切线在该点的斜率。该视频提供了使用此方法求简单线性函数和二次函数的梯度的示例，展示了求和规则的可互换性。得到的梯度分别是常数和 x 的函数。
  
  
• 00:20:00 在本节中，讲师解释了差异化的权力规则。如果我们取X的函数f等于AX的B次方并对它进行微分，结果是X的f破折号等于ABX的B次方减1，这就是众所周知的幂法则。讲师还提到，对于又长又复杂的表达式，微分会变得乏味。为了加快这个过程，我们可以使用诸如求和和幂规则之类的规则。然后视频继续解释三个特例函数，这些函数在微分时会给我们带来有趣的结果。第一个函数是 f of X equals 1 over X，它显示了 x 等于 0 处的不连续性。教师将微分表达式应用于此函数以研究其梯度。
  
  
• 00:25:00 在本节中，视频讨论了微积分中的一些特例函数。首先，他们解释了一个函数，其性质是函数的值始终等于其自身梯度的值。 X 的指数函数 e 是唯一满足所有必要条件的函数。接下来，视频讲述了三角函数正弦和余弦及其导数。这些函数的自我重复模式可能让人想起指数函数之一。最后，该视频强调微分是一个简单的概念，即使无法完成所有代数，也可以在每个点寻找上升或运行梯度。
  
  
• 00:30:00 在本节中，视频解释了产品规则，这是区分两个功能产品的便捷快捷方式。该规则允许数学家在处理相对简单的函数时避免计算导数的繁琐过程。该规则通过使用矩形来描述，其中一侧是 x 的函数 f，另一侧是 x 的函数 g。这两个函数的乘积为我们提供了矩形的面积，可以称为 x 的 a。通过将矩形划分为四个区域，进行具有少量 Delta X 的边变化，并且可以忽略收缩最快的最小矩形。 a 关于 x 的导数的最终表达式是 x 的 f 乘以 X 的 G 的导数加上 X 的 G 乘以 f 的 x 的导数。
  
  
• 00:35:00 在视频的这一部分中，引入了链式法则的概念，并通过将幸福与比萨饼以及比萨饼与金钱的函数联系起来，使用链式法则来计算幸福度相对于金钱的变化率。链式法则是一种建立导数关系链的方法，对于无法直接替换的复杂函数特别有用。然后视频将链式法则应用于函数，并获得所需的关于金钱的幸福变化率的函数。该视频最后讨论了链式法则的好处，并预览了如何在下一个视频中使用所有节省时间的规则。
  
  
• 00:40:00 在本节中，我们将看到一个示例，说明如何将微积分中的乘积规则应用于重写为乘积的分数。第一步是通过将分母向上移动并将其提高到负数的幂来将函数重写为乘积。然后函数被分成两个独立的部分：X 的 G 和 X 的 H。每个部分的导数使用不同的符号计算，并应用求和、幂和链规则。一旦我们有了两个部分的派生表达式，我们就可以应用产品规则来获得最终答案。本节最后提醒您，使用正确的工具可以轻松驾驭看似令人生畏的功能，而看似简单的功能可能具有挑战性，但使用起来也很有趣。
  
  
• 00:45:00 在视频的这一部分中，讲师介绍了多元微积分，这是对上一个模块中学习的微分概念的扩展。由于要分析的变量不止一个，现在可以应用微积分来帮助导航高维空间。讲师解释了使用术语“多变量”和“多变量”之间的细微差别，尽管区别并不重要。然后，讨论继续阐明微积分应用背景下变量和参数的微妙之处。在以后的模块中，讲师将微积分应用于一些有趣的数据分析问题。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者解释了如何使用偏微分求函数对每个变量的导数。他们提供了一个例子，通过将罐头的面积分解成不同的部分并将这些部分乘以金属的厚度和密度来找到罐头的质量。他们展示了如何找到罐头质量相对于其每个变量（半径、高度、厚度和密度）的偏导数，并解释了如何使用卷曲偏符号来区分一个以上变量的函数。演讲者得出结论，偏微分并不比单变量微积分复杂多少，并且是机器学习中的一个基本概念。
  
  
• 00:55:00 本节介绍偏微分的概念，教程以三变量函数为例，说明求偏导数的方法。接下来，教程介绍了全导数的概念，并解释了它用于衡量由于函数所有参数的微小变化而发生的变化。本教程解释了如何计算全导数以及如何使用链式法则解决多变量问题。最后，引入雅可比行列式作为引入线性代数中的一些想法并将这些偏导数构建为在优化和机器学习环境中特别有用的东西的方法。

第2部分

• 01:00:00 在本节中，雅可比行列式的概念在多元微积分的背景下进行了解释。雅可比行列式是向量的代数表达式，当给定特定的 XYZ 坐标时，返回指向函数最陡斜率方向的向量。该视频继续探索一个复杂的、有吸引力的函数的二维示例，并使用等高线图来演示这个概念。雅可比向量显示为从低暗区域指向上坡，指向高亮区域。这个二维的清晰示例旨在让观众对课程后面要探索的更高维度的问题充满信心。
  
  
• 01:05:00 在机器学习的多元微积分部分，探讨了雅可比向量和雅可比矩阵的概念。雅可比向量用于寻找函数的向量场，原点代表最大值、最小值或鞍点，雅可比矩阵是为以向量作为输入和输出的函数构造的。对于线性函数，雅可比矩阵是一个常量梯度，可用于变换向量空间之间的坐标。尽管机器学习中的许多函数是高度非线性的，但它们的平滑性使得空间的每个小区域都可以被认为是近似线性的，并且可以将每个点的雅可比行列相加来计算大小的变化。
  
  
• 01:10:00 本节介绍数学中优化的概念，优化是指找到与系统的最大值或最小值对应的函数的输入值。优化过程用于一系列现实场景，例如路线规划、生产调度和库存选择。要找到一个简单函数的最大值和最小值，可以构建雅可比矩阵并确定其值，但对于更复杂的函数，找到最优值可能更具挑战性。类比底部不平坦的沙坑用于解释使用雅可比行列式找到系统最深点的过程。
  
  
• 01:15:00 在本节中，针对多元系统引入了 Hessian 矩阵的概念，它可以被认为是 Jacobian 向量的扩展。 Hessian 矩阵是一个包含 n 个变量的函数的 N x n 方阵，其中 n 是函数 f 中的变量数。求Hessian矩阵，可以先求Jacobian矩阵，再对它的项求微分。 Hessian 矩阵在主对角线上是对称的，可用于确定函数在某一点是最大值还是最小值。 Hessian 的行列式用于确定函数是否为鞍点。
  
  
• 01:20:00 在本节中，视频讨论了二维景观的局限性以及更高维度、昂贵的计算、锐利的特征和嘈杂的功能带来的挑战。引入有限差分法作为一种近似技术，为可能没有明确公式的问题生成解决方案。通过在不同方向采取小步长，可以使用这种方法来近似雅可比行列式，但在选择步长时找到正确的平衡很重要。
  
  
• 01:25:00 在本节中，视频首先讨论噪声数据以及处理计算量大的函数时出现的挑战。演讲者强调，处理噪声数据的最简单方法是使用几个不同的步长计算梯度并取某种平均值。然后视频介绍了模块 3，其中单变量链式法则将升级以处理多变量函数。演讲者简化了符号并解释了多变量链式法则可以通过两个多变量导数表达式的点积来简洁地表达。该视频最后强调其余的省时规则已经适用于多元问题，结束了他们对多元链式法则的一般形式的讨论。
  
  
• 01:30:00 在本节中，视频介绍了链式法则如何使用具有三个函数的单变量示例对两个以上的链接起作用。然后视频介绍了多元情况，其中链式法则仍然有效，但需要额外注意细节，例如雅可比矩阵。 F 相对于 T 的导数是 F 的雅可比行列式与 X 的雅可比行列式和 U 的导数向量的乘积，导致标量输出。这个概念对于人工神经网络及其在现实世界问题中的应用至关重要。
  
  
• 01:35:00 在本节中，视频介绍了神经网络的数学功能。神经网络只是一个接受变量并返回另一个变量的函数，其中两个变量都可以是向量。神经网络的每个节点都称为活动，它由权重、偏差和激活函数（由希腊字母 Sigma 表示）组成，激活函数赋予神经网络与大脑神经元的关联。该视频展示了如何通过添加更多神经元来增加网络的复杂性，并将表达式概括为采用 n 个输入、权重、偏差和输出，这些可以用紧凑的向量形式表示。这个难题的最后一块是在输入和输出之间添加隐藏的神经元层，其行为方式与前面的层相同。
  
  
• 01:40:00 在本节中，介绍了使用标记数据和反向传播训练神经网络的概念。重点是找到使网络能够最好地将训练输入与其标签匹配的权重和偏差，这是通过选择一个简单的结构然后逐渐更新权重和偏差来实现的。定义一个代价函数，取C相对于变量W的梯度计算出更新权重和偏差的方向。此外，突出显示了成本偏导数的链式法则表达式，它可用于导航 WB 空间，以便最小化一组训练示例的网络成本。
  
  
• 01:45:00 在视频的这一部分中，介绍了泰勒级数作为构建函数近似值的方法。该视频提供了一个示例，说明如何使用泰勒级数来估算鸡的烹饪时间。该过程涉及对烤箱和鸡肉属性做出假设，并使用一系列更简单的函数来模拟鸡肉质量和烹饪时间之间的关系。泰勒级数方法允许推导与图中某一点具有相同斜率和高度的函数，但随着离感兴趣点越来越远，近似值会变差。该视频还解释了泰勒级数可以称为幂级数，并提供了幂级数的简单概括表达式。
  
  
• 01:50:00 在本节中，讨论了截断级数的概念和通过近似构建函数的过程。广义幂级数是作为 X 的递增幂级数引入的。泰勒级数方法允许通过在一个点上了解有关函数的所有信息来在其他任何地方重建函数。此方法只能用于行为良好的连续函数。通过示例以图形方式演示了构建函数的近似值的逐步改进。第一次近似仅基于一条或两条信息，而更多的信息用于进一步改进近似。
  
  
• 01:55:00 在本节中，视频讨论了使用多元微积分创建函数的高阶近似值的过程。它首先使用 F(0)、F'(0) 和 F''(0) 等信息找到一阶和二阶近似值，以创建二次方程。然后视频继续讨论三阶和四阶近似值，表明可以添加分段高阶项，同时保持低阶项相同。该视频还指出，三次近似中三次项前面的系数是对三次项进行两次微分的结果。总体而言，该视频展示了多元微积分在逼近复杂函数方面的实用性。

第 3 部分

• 02:00:00 在这一节中，进一步应用幂级数的概念，其中我们逐项对函数“e 到 x”进行微分，并找到满足条件的东西保持不变。泰勒级数承认 x 等于 0 的点没有什么特别之处，并说如果你知道任何一点关于函数的一切，那么你可以在任何地方重建函数。从点 x 等于 P 开始，可以调整德国方程以允许任意扩展点。零阶项将是一条水平线，它处处都使用 P 的点 F，要在 P 点建立曲线的切线，我们必须记下所有可用信息并使用函数的梯度。
  
  
• 02:05:00 在本节中，演讲者介绍了泰勒级数作为将函数逼近为多项式级数的有用工具。他演示了如何通过在点 P 处应用二阶导数并将 X 替换为 X 减去 P，将麦克劳林级数转换为一般泰勒级数形式。由此产生的一维泰勒级数表达式可用于方便地将函数重新表示为多项式级数。演讲者还展示了如何构建余弦函数的麦克劳林级数展开，并使用此示例解释余弦和正弦的循环模式、级数中没有 X 的奇次幂，以及使用求和符号来充分描述系列。本节最后提醒您在处理级数逼近时要小心，并了解可接受它们的领域。
  
  
• 02:10:00 在本节中，演讲者讨论了泰勒级数如何难以处理像 1/X 这样的行为不佳的函数，因为它在 x=0 处不连续，这会导致未定义的值。然而，通过到其他地方，比如 x=1，并应用带有简洁求和符号的泰勒级数，可以构建一系列改进的函数逼近。然后，该视频探讨了近似值中的预期误差以及如何使用一阶近似值来评估点 P 附近的函数。演讲者提到可以精确计算误差，从而提供了一种方法来估计任何给定近似值的准确度.
  
  
• 02:15:00 在附近点逼近原始函数。在本节中，我们了解了在一阶近似中引入的误差项，在小数的情况下，误差项的数量级为 Delta x 的平方。我们还看到了当第二个点与 X 保持有限距离时，运行近似上升如何帮助我们建立导数的定义和其中的误差。然后我们将幂级数升级到更一般的多元形式二维情况，它给出了一个二维函数来逼近原始函数在附近的点。总的来说，这些概念在应用数值方法解决问题时起着重要作用。
  
  
• 02:20:00 在本节中，讲师介绍了如何构建多元函数的泰勒级数展开式。零阶近似只是一个平面，其高度与展开点处的函数相同，而一阶近似则结合了两个方向上的梯度信息。对于二阶近似，我们有三个项，它们都是二阶导数，为了求和，我们需要将 Delta X 向量乘以 Hessian，然后再乘以 Delta X 向量的转置。讲师解释说，这会立即从 2D 推广到多维超曲面，利用微积分和线性代数技能，以及 Jacobian 和 Hessian 概念。
  
  
• 02:25:00 在本节中，解说员解释了一种使用平均值和宽度这两个参数将方程拟合到身高分布的方法，而不是携带所有数据点。该过程涉及找到模型与数据的拟合程度的表达式，然后查看拟合优度如何随着拟合参数的变化而变化。然后解说员介绍了 Newton-Raphson 方法，该方法涉及迭代猜测方程的解，对其进行评估，生成新的猜测，并重复该过程直到得出解。当一个大的、多维的函数正在适应数据并且解析地解决它或绘制它太昂贵时，这种方法很有用。
   
  
• 02:30:00 在视频的这一部分中，介绍了牛顿-拉夫森方法，作为一种求解方程的方法，仅使用梯度逐步求解。但是，该方法有时会产生问题，例如陷入循环或发散到疯狂的值。尽管如此，该方法还是一种迭代解决方案的强大方法。视频的下一部分重点介绍如何通过找到梯度向量并在等高线图上走下坡路，将此方法应用于具有多个变量的函数。这最终将允许优化并找到最适合函数参数的方法。
  
  
• 02:35:00 在本节中，解释了 grad 的概念，这是一个将线性代数和微积分结合在一起的向量。 Grad 被定义为向量，我们在向量的 X 和 Y 位置上用 DX 写下 DF，用 DY 写下 DF。方向梯度引入为grad F与单位向量的点积，与grad F平行，方向梯度的最大值为grad F的大小。grad指向的方向解释为方向垂直于等高线的最陡下降。最后，讨论了使用梯度来最小化数据值和模型拟合之间的差异。
  
  
• 02:40:00 给出的是 X 的平方加上 Y 的平方等于 A 的平方，这意味着我们正在查看的点都在半径为 A 的圆上。要找到这条路径上的最大值或最小值，我们可以使用拉格朗日乘数法。这涉及找到垂直于函数轮廓的梯度向量与垂直于圆的路径的梯度向量在同一方向上的位置，直至负号。这将为我们提供轮廓刚好接触路径的点，这是我们将找到最小值和最大值的地方。这种方法使我们能够解决受约束的优化问题，例如沿着特定路径找到函数的最大值或最小值。
   
  
• 02:45:00 在本节中，拉格朗日乘数的概念被引入作为解决具有约束的优化问题的工具。以一个涉及圆方程约束和多变量函数的实际例子来说明拉格朗日乘数的使用。建立并求解方程式以找到约束内函数的最大值和最小值。在三个维度上绘制结果显示最大点和最小点。此方法可用于涉及约束的机器学习中的优化问题。
  
  
• 02:50:00 在本节中，视频讨论了如何使用多元微积分优化函数和解决问题。引入了 Newton-Raphson 方法，该方法使用梯度来估计从当前猜测到问题解决方案的步长，而梯度向量被定义为垂直于等高线，并且具有等于函数沿每个方向的差异的元素轴。然后，该视频展示了如何使用拉格朗日乘数法，通过使梯度函数等于约束的正切来解决受约束的问题。应用多元微积分可以帮助使用最小二乘法将函数拟合到数据，从而允许清理、分析和绘制数据以揭示变量之间的物理关系和假设。
  
  
• 02:55:00 在视频的这一部分，讲师解释了如何使用残差 R 和称为卡方的拟合质量度量来找到 m 和 c 的最佳值。他将 R 定义为数据项与其在直线上的预测位置之间的差异，并将卡方定义为残差平方和。通过绘制 M 和 C 的许多不同可能值的卡方看起来像什么，他发现最小值在 215 左右且接近 0 的截距。当卡方的梯度为零时找到最小值.讲师继续解释如何明确地解决问题，然后展示如何通过线性下降来解决问题。他还解释了如何了解拟合参数的不确定性。

第 4 部分

• 03:00:00 在本节中，讨论了通过回归将直线拟合到某些数据的概念，并介绍了衡量拟合与数据偏差的拟合优度估计卡方。强调了直观比较拟合的重要性以及截距取决于梯度的事实。该问题被重铸为 y 轴上 y 中的质心位置，以消除在考虑拟合中的常数项时梯度中的不确定性。然后视频继续讨论比线性回归更复杂的拟合函数，参数使用非线性最小二乘法拟合数据，其中卡方计算为所有数据点的总和YI 与参数为 K 的 XI 模型之间的差异，均除以 Sigma 平方。
  
  
• 03:05:00 在本节中，演讲者讨论了非线性最小二乘拟合的最速下降公式，该公式用于最小化函数和拟合参数非线性的模型的残差平方和。演讲者解释说，这个公式用于在每次迭代期间更新拟合参数的向量，直到达到最小卡方值，这可能是卡方的梯度等于零或卡方值停止变化时。虽然有多种方法可以解决这些类型的问题，但最速下降法是最简单的，并且足以找到广义非线性最小二乘拟合问题的最小值。
  
  
• 03:10:00 这部分关于多元微积分，视频解释了解决非线性最小二乘问题的各种方法，包括使用 Hessian 来加快收敛速度，使用 Levenberg-Marquardt 方法来提高稳定性，以及使用稳健拟合来处理异常值。然后，该视频演示了如何使用 MATLAB 和 Python 执行非线性最小二乘曲线拟合，使用将高斯分布拟合到人口身高数据的示例。它强调了从合理猜测初始参数开始的重要性，以确保算法可以收敛到有意义的最小值。
  
  
• 03:15:00 在本节中，演讲者强调了在将数据拟合到函数时生成良好的起始猜测并将拟合与数据进行比较的重要性。他们总结了关于使用多元微积分优化函数和将数据拟合到函数的讨论，并指出在 Python、MATLAB 或 R 中只需几行代码就可以很容易地在计算上拟合函数。但是，演讲者指出理解的重要性算法如何在引擎盖下工作以及如果出现问题如何修复它们。该课程提供了对用于机器学习的多元微积分的介绍性理解，从导数的定义到如何将其应用于神经网络和线性回归，让人们对微积分可能有用的地方有直觉。

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ETL 演讲者系列：Ilya Sutskever，OpenAI

ETL 演讲者系列：Ilya Sutskever，OpenAI

在名为“ETL 演讲者系列：Ilya Sutskever，OpenAI”的 YouTube 视频中，OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 讨论了大型语言模型、人工神经元背后的前提、人工智能中的意识以及金融结构等主题。非营利人工智能组织。 Sutskever 强调技术进步和做好研究对 OpenAI 成功的重要性，并鼓励对人工智能和创业感兴趣的学生探索他们独特的想法。他还预测，深度学习堆栈各层的改进和专家培训将在未来产生巨大影响。最后，主持人感谢 Sutskever 富有洞察力的讨论，并邀请他回来参加未来的活动，同时也引导观众访问斯坦福电子角网站，获取更多关于创业和创新的资源。

• 00:00:00 在本节中，Ravi Balani 介绍了 OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever，他被誉为发布大型语言模型生成预训练 Transformer 3 (GPT-3) 背后的基础思想及其配套产品 Chat GBT。 Balani 解释了 Sutskever 作为俄罗斯-以色列移民的背景，他在以色列学习数学和计算机科学，后来在多伦多大学获得博士学位。 Sutskever 被认为是 AlexNet 背后的推动力，AlexNet 因引发深度学习革命而闻名，而这场革命导致了当前的 AI 格局。 Sutskever 随后解释了大型语言模型背后的前提，以及它如何从人脑中的生物神经元中汲取灵感。
  
  
• 00:05:00 在本节中，来自 OpenAI 的 Ilya Sutskever 讨论了反向传播算法的发展，反向传播算法是神经网络用来从经验中学习的数学方程。他解释说，大型语言模型是一种神经网络，经过训练可以高精度地根据文本中的前一个词猜测下一个词，并且这种理解是通过预测误差的优化来实现的。 Sutskever 认为人工神经元与生物神经元并无太大区别，如果我们能想象这一点，我们就能看到人类在猜测下一个单词方面做得非常好，就像当前的大型语言模型一样。然而，他告诫不要直接比较人类和人工神经网络，因为我们对人类学习的理解仍然有限。
  
  
• 00:10:00 在本节中，OpenAI 的联合创始人 Ilya Sutskever 讨论了神经网络学习方式与人类学习方式之间的差异。神经网络非常擅长数学或编程；但是，他们需要大量数据才能达到这种专业水平。另一方面，尽管只阅读了少量文档，但人类也可以深入理解某些东西。当谈到机器将超越人类学习和适应的奇点时，Sutskever 不知道那个点何时会出现。进步需要发生，不确定性很高。定义意识很棘手，但它是一种需要在 AI 系统中进行测试的必然性。
  
  
• 00:15:00 在本节中，OpenAI 的首席科学官 Ilya Sutskever 讨论了人工智能中意识的概念。他认为，意识更多的是程度问题，而不是二元概念，而且与人类相比，动物的意识形式可能也有所降低。然后，他继续谈论 OpenAI 的使命，以及围绕他们决定从非营利组织转变为与微软关系密切的营利组织的伦理问题。他承认自己对 OpenAI 取得的进步负有直接责任，以及道德规范在他的决策制定中发挥的作用。
  
  
• 00:20:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了开源与闭源 AI 的优缺点。虽然开源 AI 可以防止权力集中在少数人手中，这从权力平衡的角度来看是可取的，但从长远来看，随着 AI 功能变得越来越强大，它可能并不理想。最终，安全应该成为不开源这些模型的明显和直接的驱动因素。此外，考虑到数据中心的巨大成本（大部分资金流向云提供商），非营利性与营利性的决定并不简单。
  
  
• 00:25:00 在本节中，OpenAI 的联合创始人 Ilya Sutskever 解释了像他们这样处理人工智能 (AI) 的非营利组织的财务结构。这些公司需要大量资金来支持大型神经网络，而大学再也无法支持它们，因为它们的成本已经变得太大了。因此，像 OpenAI 这样由捐赠资助的非营利组织为人工智能公司提供了一条为学术做出贡献的途径。 OpenAI 的财务结构是独一无二的；它不是营利性公司，而是“利润上限公司”。 OpenAI 中的股权是对投资者负有有限义务的债券。支出后，OpenAI 再次成为非营利组织。虽然看起来很疯狂，但这种结构是必不可少的，因为 AI 越来越突出，支持非营利性投资可能对 AI 公司更有利。微软是 OpenAI 的投资者之一，OpenAI 与他们进行 AGI（人工智能）讨论，因为他们了解 AGI 的潜力及其对世界的影响。
  
  
• 00:30:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了 OpenAI 的受托责任和投资者的潜在风险。他将 OpenAI 与 DeepMind 区分开来，因为 OpenAI 由非营利组织持有，该非营利组织在营利部门拥有 GP 或 LP。此外，Sutskever 还分享了他的想法，即需要政府监管和对更强大的神经网络进行仔细评估，以便取得明智的进展并得到彻底的验证或认证。关于道德义务，他承认公民义务的重要性，但优先考虑他所居住的美国的繁荣。
  
  
• 00:35:00 在这一部分中，采访者询问 OpenAI 的 Ilya Sutskever，他们将哪些指标作为北极星来衡量他们的成功。 Sutskever 说，主要的 KPI 是技术进步和做好研究、了解系统、更好地培训它们并更好地控制它们。他认为核心技术是 OpenAI 成功的核心。当被问及 OpenAI 是否会成为人们的目的地或用作后端基础设施的一部分时，Sutskever 说这个问题很难回答，因为事情变化如此之快。在给对人工智能和创业感兴趣的学生的建议方面，Sutskever 建议根据自己独特的倾向和探索自己的想法。
  
  
• 00:40:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了他相信直觉的信念，这在创业中尤其重要，在创业中可以利用独特的视角来磨练新机会。当被问及未来五到十年深度学习的未来时，Sutskever 预测该领域将继续取得进展，也许不是通过以前对扩展的关注，而是通过深度学习堆栈各个层的改进.他还强调了识别深度学习新领域作为贡献途径的价值，并预测专家培训将在未来产生巨大影响，但前提是建立了神经网络的通才培训。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者讨论了专家培训的想法以及它在某种程度上已经发生的情况，特别是在开源社区中，人们使用的模型功能不足并且需要获得尽可能多的性能尽可能。他认为人工智能的制胜优势将是多种因素的结合，包括拥有专有数据集和功能强大的基础模型。在向研究人员和初创公司发布 AI 技术时，他建议采用中间方法（例如模型访问）在研究具有大而复杂的行为表面积的神经网络时非常有效。最后，演讲者分享了 OpenAI 人工智能集成的影响是生产力略有提高，但并未导致团队动力发生巨大变化。
  
  
• 00:50:00 在本节中，主持人感谢 Ilya Sutskever 对人工智能和深度学习的深刻讨论。他们邀请他回来参加未来的活动，并提醒观众即将举行的由行业领导者主持的 ETL 会议。他们还将观众引导至斯坦福电子角网站，以获取更多关于创业和创新的资源。

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Ilya Sutskever（OpenAI 首席科学家）- 构建 AGI、Alignment、Spies、Microsoft 和 Enlightenment

Ilya Sutskever（OpenAI 首席科学家）- 构建 AGI、Alignment、Spies、Microsoft 和 Enlightenment

OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever 在此视频中涵盖了一系列主题，包括 GPT 的非法使用可能性、AI 系统可靠性的重要性、人机协作在构建 AGI 中的作用、AGI 的软件和硬件限制，以及学术研究的潜力。他认为，有必要结合多种方法来减少构建 AGI 时出现偏差的可能性，而且超人 AI 所需的突破可能并不一定是事后看来的突破。他还强调了人类输入在教学模型中的价值，并表示语言模型的影响可以超越数字世界。

• 00:00:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了非法使用 GPT 的可能性，并承认外国政府可能已经将其用于宣传目的。他还指出，虽然很难给出从 AI 到 AGI 过渡的确切时间框架，但 AI 的经济价值将在它到来之前的几年里继续以指数方式增长。 Sutskever 还使用自动驾驶汽车来类比 AI 的当前状态，并指出虽然模型看起来能够做所有事情，但仍有工作要做以确保可靠性和稳健性。最后，Sutskever 承认，很难预测到 2030 年 AI 将占 GDP 的多少百分比，以及为什么它可能不会达到很高的百分比。
  
  
• 00:05:00 在本节中，OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 讨论了可靠性在人工智能系统中的重要性，以及它如何影响它们产生的经济价值。他还谈到了当前生成模型范式导致 AGI 的潜力，以及整合过去的不同想法可能会创造出下一个范式。 Sutskever 对下一个标记预测不能超越人类表现的说法提出质疑，并解释了它如何导致对比普通人具有更大心智能力的假设人的洞察力。最后，他证实强化学习的大部分数据已经来自人工智能而不是人类，并谈到了人类教师与人工智能合作以在没有人类输入的情况下提高自身水平的潜力。
  
  
• 00:10:00 在本节中，OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever 讨论了人机协作在构建具有高级推理能力的系统中的重要性，以及专门训练以提高机器学习模型中的多步推理能力的必要性。他还解决了对数据稀缺的担忧，并建议采用多模式可能是获取更多数据的一个有价值的方向。虽然过去由于数据稀缺，机器人技术不是 OpenAI 的可行方向，但现在该领域可能有更多的进步潜力，但这需要对任务的坚定承诺和奉献精神。最后，Sutskever 对未来的想法表示兴奋，这些想法可能不适用于当前的硬件限制。
  
  
• 00:15:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了构建 AGI 的硬件限制以及他对实现对齐的观点。他认为对齐不会有一个单一的数学定义，而是从不同方面看待对齐的多个定义，并且有必要结合使用多种方法来减少未对齐的可能性。 Sutskever 还提到了一个被很好理解的小型神经网络验证大型神经网络行为的可能性。当被问及 OpenAI 2024 年 10 亿美元的预计收入时，Sutskever 解释说，一项新的通用技术带来的意外收入很难估计，但他将这一数字归因于 OpenAI 产品的潜在增长。
  
  
• 00:20:00 在视频的这一部分，OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever 谈到了数据如何在决定 AGI 的未来方面发挥重要作用。他强调，在没有数据的情况下做出预测将导致很大的误差。他还分享了他对后AGI未来的看法，表示AGI可以帮助人类变得更加开明，更正确地与世界互动。然而，Sutskever 指出，人们将很难准确理解正在发生的事情以及如何在社会转型时为社会做出贡献。此外，他希望 AGI 不会决定社会应该如何运行，人们仍然可以自由地犯自己的错误并承担后果，而 AGI 提供的更像是一个基本的安全网。
  
  
• 00:25:00 在本节中，OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever 讨论了 AI 中的硬件，并驳斥了谷歌的定制 TPU 使他们比 GPU 更具优势的信念。他解释说，从根本上说，TPU 和 GPU 的架构非常相似，唯一与硬件有关的是每次触发器的成本和整体系统成本。 Sutskever 还分享了对开发 AI 工作的见解，这涉及理解系统和结果，而不仅仅是提出新想法。他还谈到了 OpenAI 与微软的合作伙伴关系，以及人工智能生态系统在台湾自然灾害等挫折面前的脆弱性。
  
  
• 00:30:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了推理成本成为 AI 模型进步障碍的可能性。他建议模型的实用性将决定成本是否过高，并指出不同的客户已经根据他们的用例使用不同大小的不同神经网络。他还解决了对外国政府试图了解模型以及可靠性和可控性作为紧急属性的重要性的担忧。虽然预测特定能力并不简单，但他相信在改进模型方面会取得进展，使它们更值得信赖，也能更好地解决问题。
  
  
• 00:35:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了 AI 的缩放定律以及下一个单词预测准确性和推理能力之间的联系。虽然他认为比例定律很重要，但他相信其他事物可以为每单位努力提供更多推理。他还强调了人类输入在教学模型中的价值，以及数据、GPU 和 Transformer 之间的关系，表明它们的发展是交织在一起的。此外，Sutskever 表达了他的信念，即无论先驱是谁，深度学习革命最终都会发生，并承认很难对齐可能会歪曲其意图的模型。
   
  
• 00:40:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了学术研究提出有关 AI 功能的重要见解的潜力，但承认目前公司似乎更容易实现这些功能。他还指出，语言模型的影响可以超越比特世界，进入原子世界，这取决于它们提示的动作。 Sutskever 认为，超人 AI 所需的突破可能并不一定是事后看来的突破，重要的是要受到人类和大脑的启发，但也要意识到可能导致研究误入歧途的非必要品质。
  
  
• 00:45:00 在本节中，Ilya Sutskever 回答了最后一个问题，即为什么率先进行深度学习革命与仍然是顶尖研究人员之间存在很强的相关性。他认为坚持不懈是成功的必要条件，但不是充分条件。许多事情需要结合在一起，一个人需要有正确的看待事物的方式。这是一个很难回答的问题，但他一直非常努力地尝试，结果证明到目前为止已经足够了。

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第 1 课：编码员实用深度学习 2022

第 1 课：编码员实用深度学习 2022

在这个 YouTube 视频“第 1 课：2022 年程序员的实用深度学习”中，讲师介绍了课程，强调了深度学习的快速变化，并演示了使用 Python 创建“bird or not bird”系统的简便性。该课程旨在向人们展示如何首先构建和部署模型，而不是从回顾线性代数和微积分开始，并将涵盖一系列深度学习模型，包括可以对声音或鼠标移动进行分类的基于图像的算法。讲师强调数据块创建、理解特征检测器和使用预训练模型降低编码要求的重要性。该课程还涵盖细分和表格分析，fast.ai 提供有助于减少编码和改进结果的最佳实践。

该视频介绍了深度学习及其在各个领域的应用。演示者讨论了机器学习的基础知识，包括模型训练的过程以及计算损失以更新模型权重以获得更好性能的重要性。本课程涵盖两种模型：表格学习和协同过滤。演示者还强调了 Jupyter notebooks 在创建和共享代码方面的实用性，包括过去的学生项目导致新创业公司、科学论文和工作机会的例子。主要收获是有抱负的深度学习者应该尝试并与社区分享他们的工作以获得宝贵的反馈和经验。

• 00:00:00 在本节中，讲师介绍了实用深度学习编码器版本 5 的第一课，强调了自上次更新课程以来发生的变化。他以 2015 年底的幽默 XKCD 漫画为例，说明深度学习领域的发展速度有多快。随后，他演示了使用 Python 创建“鸟或非鸟”系统，其中涉及下载鸟类和森林图像并调整其大小，使用 fast.ai 创建数据块，并显示一些下载的图像。讲师强调本课程将提供更多细节，本节的目标是提供快速的高级概述。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演示者演示了创建计算机视觉模型并识别图像是否包含鸟类或森林是多么容易，每个图像仅需 200 张图片。过去几乎不可能的事情现在通过深度学习变得很容易实现，演示者分享了 DALLꞏEꞏ2 的示例，这是一种从纯文本生成新图片的算法。深度学习的这些最新进展证明了该领域的发展速度有多快，并且主持人指出，它无需大量代码、数学或笔记本电脑以外的任何东西即可访问。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了深度学习模型的功能以及它们如何执行曾经被认为计算机无法完成的任务。他们提到深度学习如何被用于艺术和语言模型，例如谷歌的路径语言模型可以解释一个笑话的答案。演讲者还承认在深度学习中需要考虑伦理问题，并建议查看 ethics.fast.ai 上的数据伦理课程。然后他们介绍了一个在线版本的彩色杯子系统来检查学生们的表现，并感谢 Radek 创建它，他刚刚宣布他已经在 Nvidia AI 找到了他梦寐以求的工作。
  
  
• 00:15:00 在视频的这一部分，讲师强调了情境在学习中的重要性，尤其是在深度学习领域。讲师认为，在给定适当的上下文时，人们可以更有效地学习，而不是从线性代数和微积分的复习开始。他使用了学习运动的类比，向一个人展示了一整场运动，然后逐渐将更多的部分组合在一起。这是他在本课程中采用的方法，首先学习构建和部署模型，然后深入学习最复杂、技术最详细的课程。讲师还讨论了他在机器学习方面的资历和背景，包括畅销书《程序员的深度学习》的写作。
  
  
• 00:20:00 在本节中，讲师解释了在引入神经网络之前计算机视觉的历史方法。他描述了以前的机器学习模型如何依赖专家来制作决定算法如何识别对象的特征。讲师将此与自己学习这些功能的神经网络进行对比，从而可以更快地开发和训练模型。讲师指出，神经网络学习自身特征和适应新数据的能力是近年来深度学习取得成功的关键。
  
  
• 00:25:00 在本节中，讲师解释了深度学习中特征检测器的概念，这些神经网络层可以在没有人为干预的情况下从图像中识别和提取特定特征。他举例说明了如何组合这些特征检测器来识别更复杂和精密的图像。此外，讲师还强调了基于图像的算法的多功能性，以及如何使用它们对声音甚至鼠标移动进行分类。最后，他揭穿了深度学习需要大量数据、昂贵的计算机和大量数学知识的神话，指出迁移学习允许使用最少的资源进行最先进的工作。
  
  
• 00:30:00 在本节中，讲师讨论了 Pytorch 与 Tensorflow 在深度学习领域的流行程度，Pytorch 在研究库和研究人员中发展迅速并超过了 Tensorflow。然而，他指出 Pytorch 可能需要大量代码来完成相对简单的任务，这正是 fast.ai 库派上用场的地方。 fast.ai 库建立在 Pytorch 之上，提供有助于减少所需代码量和改进结果的最佳实践。讲师还介绍了 Jupyter notebook，这是一种广泛用于工业界、学术界和数据科学教学的基于 Web 的应用程序，并提到了可用于运行 Jupyter notebook 的云服务器，如 Kaggle。
  
  
• 00:35:00 在视频的这一部分中，讲师介绍了如何使用 Jupyter 笔记本进行编码、实验和示例探索。他解释了如何编辑或复制别人的笔记本、启动虚拟计算机来运行代码、使用键盘快捷键、编写散文或标记，以及将图像插入笔记本。该课程还涵盖了最新版本的 fast.ai 和少量 Python 代码。通过 Jupyter 笔记本，开发人员可以展示他们的代码，并让开源社区中的其他人可以访问他们的工作。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者讨论了外部库的使用，并介绍了一些 fast.ai 库，例如“fastdownload”和“resize_images”。他们还解释了数据块命令的重要性，该命令用于将数据导入模型。数据块有五个主要参数需要指定，包括输入类型、输出类型、标签类型以及我们需要从哪些项目开始训练。演讲者强调，理解数据块对于深度学习从业者来说至关重要，因为在实践中很少会出现调整神经网络架构的情况，本课程的重点是实际深度学习。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者解释了创建数据块所涉及的步骤，这对于深度学习模型的成功至关重要。数据块负责通过使用检索指定路径内的所有图像文件的函数找到要训练的图像，预留一些数据用于测试，并将图像调整为标准大小。创建数据块之后是创建数据加载器，数据加载器提供可由模型处理的数据批流。演讲者还介绍了学习者的概念，它结合了模型和数据，对于训练深度学习模型至关重要。
  
  
• 00:50:00 在本节中，讲师讨论如何使用 fast.ai 中的预训练模型使用 pytorch 图像模型 (timm) 库执行计算机视觉任务。 resnet 模型系列足以满足大多数用例，但还有许多其他模型可供使用。讲师演示了如何针对特定任务微调模型，例如识别森林中鸟类的图片，以及如何使用 predict() 方法部署模型。讲师还指出，除了可用的计算机视觉之外，还有许多其他类型的模型，包括分割。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者解释了分割，它用于根据图像中的每个像素代表的内容为其着色。使用少量的数据和最少的代码，演讲者展示了如何训练模型在短短 20 秒内将道路场景的图像分割成不同的类别，例如汽车、栅栏和建筑物，训练后的模型接近完美2分钟。演讲者解释说，特殊的数据加载器类可用于数据处理，对于频繁出现的数据集需要更少的代码。演讲者接着解释了表格分析及其在行业中的广泛应用，例如预测电子表格和数据表的列。通过向数据块提供类似的信息并使用类型分派，您可以使用 fast.ai 自动为您的数据做正确的事情，无论它是什么类型的数据。
  
  
• 01:00:00 在本节中，课程涵盖两种类型的模型：表格学习和协同过滤。表格模型用于没有预训练模型的数据，其中数据表差异很大。协同过滤是大多数推荐系统的基础，它的工作原理是根据用户喜欢的产品找到相似的用户。协同过滤数据集将具有用户 ID、产品 ID（如电影）和评级。本课程继续展示如何创建协同过滤数据加载器，并讨论微调和拟合模型之间的区别。
  
  
• 01:05:00 在本节中，演讲者谈到了 Jupyter notebooks 作为创建和共享代码的工具的实用性，包括整个 fast.ai 库都是用 notebooks 编写的。此外，演讲者还谈到了深度学习的现状及其在各个领域的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、医学、推荐系统、玩游戏和机器人技术。演讲者指出，深度学习已经能够在许多领域打破最先进的成果，而且它通常擅长于人类可以相当快地完成的任务。
  
  
• 01:10:00 在本节中，演示者解释了机器学习的基本概念，从一个普通程序开始，该程序的输入和结果使用条件、循环和变量进行编码。然后用一个包含随机权重的模型替换该程序，该模型是一个数学函数，它接受输入并将它们乘以权重。除非仔细选择权重，否则该模型基本上是无用的，因此有必要计算损失，这是一个衡量结果质量的数字，并更新权重以创建一个比之前的集合稍好一些的新集合。这个过程对于提高模型的性能至关重要。
  
  
• 01:15:00 在本节中，演讲者解释了在机器学习中训练模型的过程，其中涉及重复一系列简单的步骤，这些步骤使用神经网络产生输出，同时将负数替换为零。从理论上讲，如果给定足够的时间、数据和输入，该模型可以解决任何可计算的函数，并且经过训练的模型可以作为将输入映射到结果的另一段代码集成到任何程序中。 Python 程序员可能很容易上手，但不熟悉的人仍然可以使用 Kaggle notebook 进行实验，尝试不同的东西，比如修改鸟类或森林练习，尝试三四个类别，并在论坛上分享他们的工作。最重要的是实验并阅读本书的第 1 章，为下一课做准备。
  
  
• 01:20:00 在视频的这一部分，讲师分享了过去的学生在“面向编码员的实用深度学习”课程中从事的项目的几个示例，这些项目导致了新的创业公司、科学论文和工作机会。这些项目包括根据居住地对不同类型的人进行分类、创建西葫芦和黄瓜分类器、将卫星图像准确分类为 110 个不同的城市，以及识别建筑物的状态以进行抗灾工作。一些学生甚至击败了各自领域的最先进技术，例如声音分类器和肿瘤正常测序。讲师鼓励当前和未来的学生开始创建项目，无论他们的经验水平如何，并在论坛上分享这些项目以获得反馈和鼓励。

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第 2 课：编码员实用深度学习 2022

第 2 课：编码员实用深度学习 2022

这个 YouTube 视频系列为编码人员介绍了深度学习。它涵盖了数据准备、模型创建和部署机器学习模型等主题。

在此视频中，黑客 Jeremy Howard 教人们如何使用深度学习创建自己的 Web 应用程序。他介绍了如何在 Git 中建立项目、如何使用拥抱面空间上传要训练的模型、自然语言处理以及如何识别文本。

• 00:00:00 本课涵盖 2022 年编码员的实用深度学习。正在教授新的尖端技术，以帮助学生更好地记住材料。该课程与本书配套，并提供测验来帮助学生测试他们的进步。
  
  
• 00:05:00 该视频介绍了用于编码的深度学习基础知识，包括如何查找数据、数据清理以及将模型投入生产。该系列的下一个视频将展示如何执行此操作。
  
  
• 00:10:00 在此视频中，Wes 讨论了如何使用 ddg 网站在深度学习中训练模型。他展示了如何搜索对象，以及如何调整图像大小。
  
  
• 00:15:00 在本视频中，介绍了一种深度学习技术：RandomResizedCrop。这用于提高图像识别的准确性。还讨论了数据扩充，表明如果你想训练深度学习模型超过五个或十个时期，你应该使用 RandomResizedCrop 和“aug_transforms”。
  
  
• 00:20:00 此 YouTube 视频演示了如何使用分类器解释对象来确定数据集中哪里的损失较高。然后可以使用此信息在数据用于训练模型之前清理数据。
  
  
• 00:25:00 该视频介绍了 2022 年编码员的数据清理和实用深度学习。它涵盖了使用 GPU 加速数据清理和 HuggingFace Spaces 等工具进行数据准备，然后在生产中使用 Gradio 进行机器学习模型。
  
  
• 00:30:00 该视频介绍了如何使用 Git 管理代码以及如何使用终端处理代码。该视频还介绍了如何使用 VS Code 编辑代码。
  
  
• 00:35:00 本教程介绍了如何使用几种不同的方法创建深度学习模型，包括 Kaggle 示例和 Colab 示例。创建模型后，可以将其下载并复制到与代码相同的目录中。
  
  
• 00:40:00 在本课中，作者展示了如何使用训练有素的学习器来预测图像是狗还是猫。学习者及时冻结，可以轻松装卸。
   
  
• 00:45:00 该视频介绍了如何创建 Gradio 界面以将图像转换为分类，以及如何创建 Python 脚本来执行此操作。
  
  
• 00:50:00 在本课中，讲师演示了如何创建一个简单的 PyTorch 模型并将其上传到 Gradio。他还提供了有关如何使用 fastsetup 在计算机上安装 PyTorch 和 Jupyter Notebooks 的说明。
  
  
• 00:55:00 该视频提供了安装 python 和深度学习所需的一些库的说明，包括 Pytorch 和 Numpy。作者建议使用基于 conda 的 python 发行版，例如 mambaforge，而不是系统 python。最后，作者推荐安装nbdev来使用Jupyter Notebook。
  
  
• 01:00:00 在这节课中，讲师演示了如何使用免费的深度学习模型训练平台Gradio创建一个预测猫狗名字的网站。虽然 streamlit 比 Gradio 更灵活，但这两个平台都是免费且易于使用的。
  
  
• 01:05:00 该视频介绍了如何使用 Javascript 创建深度学习模型。该教程包括同一模型的多文件版本和 HTML 版本。
  
  
• 01:10:00 该视频介绍了如何仅使用 Javascript 和浏览器创建基本的深度学习应用程序。创建应用程序后，您可以使用 FastPages 为它创建一个看起来像应用程序的网站。
  
  
• 01:15:00 在此视频中，黑客 Jeremy Howard 教人们如何使用深度学习创建自己的 Web 应用程序。他首先讨论了如何在 Git 中建立一个简单的项目，然后展示了如何使用拥抱面空间上传要训练的模型。接下来，他讨论了自然语言处理，解释了模型是如何在幕后工作的。最后，他演示了如何使用深度学习来识别文本。