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96SEO 2026-02-20 05:16 8
Network那現在訓練的目標是什麼訓練的目標是希望Encoder
常見的用法就是原來的圖片你也可以把它看作是一個很長的向量但這個向量太長了
做的事情是把本來很高維度的東西轉成低維度的東西把高維度的東西轉成低維度的東西又叫做
到底好在哪裡當我們把一個高維度的圖片變成一個低維度的向量的時候到底帶來什麼樣的幫助
一個矩陣出來它通常都不是你會看到的圖片。
高维空间有冗余的信息流形空间
變化也許只有兩種類型那你就可以說看到這種類型对角线我就左邊這個維度是
做的事情就是化繁為簡,本來比較複雜的東西它只是表面上比較複雜,事實上它的變化其實是有限的
如果我們可以把複雜的圖片用比較簡單的方法來表示它那我們就只需要比較少的訓練資料在下游的任務裡面我們可能就只需要比較少的訓練資料就可以讓機器學到我們本來要它學的事情這個就是
Auto-Encoder它從來都不是一個新的想法它真的是非常非常地有歷史HintonDeep
Decoder除了還原原來的圖片這個任務以外它還多了一個任務這個任務是什麼這個任務就是它必須要自己學會把雜訊去掉。
要做的事情就是還原原來的句子也就是把填空題被蓋住的地方把它還原回來。
Aauto-Encoder可以用來做當Downstream的任務以外我還想跟大家分享一下Auto-Encoder
裡面啊有很多的資訊包含圖片裡面所有的資訊舉例來說圖片裡面有什麼樣的東西啊圖片的色澤紋理啊等等Aauto-Encoder
會變回原來的文章那這個向量裡面有什麼它可能包含文章裡面文句的句法的資訊也包含了語意的資訊但是這些資訊是全部糾纏在一個向量裡面我們並不知道一個向量的哪些維代表了哪些資訊
Disentangle有什麼樣的應用呢這邊舉一個語音上的應用這個應用叫做
的輸出裡面哪些維度代表了語音的內容哪些維度代表了語者的特徵接下來我們就可以做語音的轉換
vector就是queryvector1-vector5就是key同时也是value
以後產生一個向量接下來呢你去計算這個相似度把最像的那個向量拿出來丟給
變成一串文字有什麼好處呢也許這串文字就是文章的摘要因為你想想看把一篇文章丟到
之間會發明自己的暗號啊所以它會產生一段文字那這段文字是你看不懂的文字這
可以看得懂它還原得了原來的文章但是人看不懂所以它根本就不是一段摘要。
來用那實際上它還有做一些其他的事情啊至於它實際上做了什麼其他的事情就留給大家自己研究所以
可以拿來做壓縮,我們今天知道說你在做圖片,我們圖片如果太大的話也會有一些壓縮的方法比如說
OutlierNoveltyExceptions但其實指的都是同樣的事情
但是所謂的相似這件事啊其實並沒有非常明確的定義它是見仁見智的會根據你的應用情境而有所不同
假設你的訓練資料裡面有一大堆信用卡的交易紀錄那我們可以想像說多數信用卡的交易都是正常的那你拿這些正常的信用卡訓練的交易紀錄來訓練一個異常檢測的模型那有一筆新的交易紀錄進來你就可以讓機器幫你判斷說這筆紀錄算是正常的
或者是它可以拿來做網路的這個侵入偵測舉例來說你有很多連線的紀錄資料那你相信多數人連到你的網站的時候他的行為都是正常的多數人都是好人你蒐集到一大堆正常的連線的紀錄那接下來有一筆新的連線進來你可以根據過去正常的連線訓練出一個異常檢測的模型看看新的連線它是正常的連線
或者是它在醫學上也可能有應用你蒐集到一大堆正常細胞的資料拿來訓練一個異常檢測的模型那也許看到一個新的細胞它可以知道這個細胞有沒有突變
我們能不能夠把它當做二元分類的問題來看啊你說你要做詐欺偵測你就蒐集一大堆正常的信用卡紀錄一堆詐欺的信用卡紀錄訓練一個
但是這種異常檢測的問題它的難點正在就在蒐資料上面通常你比較有辦法蒐集到正常的資料你比較不容易蒐集到異常的資料
所以在這一種異常檢測的問題裡面我們往往假設我們有一大堆正常的資料但我們幾乎沒有異常的資料所以它不是一個一般的分類的問題這種分類的問題又叫做
因為你想你要訓練一個分類器你得有兩個類別的資料你才能訓練分類器啊如果只有一個類別的資料那我們可以訓練什麼東西這個時候就是
舉例來說假設我們現在想要做一個系統這個系統是要偵測說一張圖片它是不是真人的人臉
那因為在訓練的時候有看過這樣的照片所以它可以順利地被還原回來。
不過反過來說假設有一張照片是訓練的時候沒有看過的
Decoder就很難把它還原回來如果你計算輸入跟輸出的差異發現差異非常地大那就代表說現在輸入給
那這個異常檢測啊其實也是另外一門學問那我們課堂上就沒有時間講了異常檢測不是只能用
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