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  • 批量学习与在线学习

    千次阅读 2017-04-19 00:57:06
    批量学习(batch learning)与在线学习(online learning) 批量学习(batch learning) 所谓的批量学习是指在训练模型时,一次性的把所有样本全部输入,可以理解为填鸭式。批量学习的代价函数是由平均误差定义的...

    批量学习(batch learning)与在线学习(online learning)


    批量学习(batch learning)
    所谓的批量学习是指在训练模型时,一次性的把所有样本全部输入,可以理解为填鸭式。批量学习的代价函数是由平均误差定义的(要先算出特征x所有样本的总误差除以样本数)。由于批量学习一次性需要所有样本,因此批量学习有着存储要求(要存储这些训练样本)。


    在线学习(online learning)
    在线学习是每输入一个样本都会计算下误差,调整一下参数,是基于样本的。假设有m个样本,在线学习的过程是先输入样本 ,然后调整参数,接着再输入 ,再调整参数,这样持续到最后一个样本。这样也就导致了在线学习没有并行性,一般在使用在线学习时会随机打乱训练样本的顺序,这样可以 有效避免陷入局部最小值。在线学习的一个优点是能够追踪训练数据小的改变。在线学习一般用于实时产生数据的web网站等(流数据)。
    在线学习有两个优点:
    • 在线学习容易执行
    • 对大规模和困难模式分类问题能提供有效解
    下面给出一个简洁的描述(图片来自 Hinton neural network for machine learning)


    参考资料:
    • 《神经网络与机器学习》(第三版)
    •    增量学习
      
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  • 批量学习和在线学习

    千次阅读 2018-05-01 22:48:45
    批量学习和在线学习 考虑具有一个由源节点组成的输人层、一个或多个隐藏层、由一个或者多个神经元组成的输出层的多层感知器,如图 4.1 所示。令 J = \left \{ x(n), d(n)\right \}_{n=1}^{N} (4.1) 用于训练...

    批量学习和在线学习

            考虑具有一个由源节点组成的输人层、一个或多个隐藏层、由一个或者多个神经元组成的输出层的多层感知器,如图 4.1 所示。令
    J = \left \{  x(n), d(n)\right \}_{n=1}^{N}

     

    (4.1)
            用于训练网络的训练样本采用有监督方式。令 yj(n) 记为在输出层第 j 个神经元输出产生的函数信号,这一函数信号是由作用在输人层的刺激 x(n) 所产生的。相应地,神经元 j 的输出所产生的误差信号定义为:
    e_{j}(n) = d_{j}(n) - y_{j}(n)

     

    (4.2)
            其中 dj(n) 是期望响应向量 d(n) 的第 j 个元素。根据在第 3 章学习过的 LMS 算法的术语,神经元 j 的瞬时误差能量 (instantaneous error energy) 定义为:
    E_{j}(n) = \frac{1}{2}e_{j}^{2}(n)

     

    (4.3)
            将所有输出层神经元的误差能量相加,得到整个网络的全部瞬时误差能量 (total instantaneous error energy):
    E(n) = \sum_{j\in C} E_{j}(n) = \frac{1}{2} \sum_{j\in C} e_{j}^{2}(n)

     

    (4.4)
            其中集合 C 包括输出层的所有神经元。设训练样本中包含 N 个样例,训练样本上的平均误差能量(error energy averaged over the training sample) 或者说经验风险 (empirical risk) 定义为:
    E_{av}(N) = \frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} E(n) = \frac{1}{2N}  \sum_{n=1}^{N}  \sum_{j\in C} e_{j}^{2}(n)

     

     

    (4.5)
            自然,瞬时误差能量以及平均误差能量都是多层感知器的所有可调突触权值 (即自由参数) 的函数。这一函数依赖性没有包含在笔 E(n) 和 Eav(N) 的公式中,这仅仅是为了简化表达。
            根据多层感知器监督学习的实际执行方式,可以给出两种不同的方法 - 即批量学习和在线学习,在下面梯度下降的讨论中将对此进行探讨。

    批量学习
            在监督学习的批量方法中,多层感知器的突触权值的调整在训练样本集合 J 的所有 N 个样例都出现后进行,这构成了训练的一个回合 (epoch)。
    换句话说,批量学习的代价函数是由平均误差能量 Eav 定义的。多层感知器的突触权值的调整是以回合 - 回合为基础的 (epoch-by-epoch basis)。相应地,学习曲线的一种实现方式是通过描画 Eav 对回合数的图形而得到,对于训练的每一个回合,训练样本集 J 的样例是随机选取的 (randomly shuffled)。学习曲线通过对足够大量的这样实现的总体平均 (ensemble averaging) 来计算,这里每次实现是在随机选取不同初始条件下完成的。
            用梯度下降法来实现训练时,批量学习的优点在于:
            (1) 对梯度向量 (即代价函数钱 Eav 对权值向量 w 的导数) 的精确估计,因此,在简单条件下,保证了这一方法最速下降到局部极小点的收敛性。
            (2) 学习过程的并行性。

            然而,从实际观点看,批量学习有着存储需求 (storage requirement)。
            从统计的角度看,批量学习可以看成是某种形式的统计推断 (statistical inference)。因此它很适合于解非线性回归问题。

    在线学习

            在监督学习的在线方法下,对于多层感知器突触权值的调整是以样例 - 样例为基础的 (example-by-example basis)。用来最小化的代价函数是全体瞬时误差能量 E(n)。
            考虑由 N 个训练样本构成的一个回合,样本的顺序是 {x(1), d(l)},{x(2), d(2)},…,{x(N), d(N)}。回合中第一个样例对 {x(1), d(l)} 输入给网络时,梯度下降法被用来调整权值。然后回合中第二个样本 {x(2), d(2)} 输入给网络,这导致对网络权值的进一步调整。这一过程不断持续直到最后一个样例 {x(N), d(N)}。遗憾的是,这样的过程违反了在线学习的并行性。
            对于给定的初始条件集合,学习曲线的一种实现是靠以下方式得到的,对训练过程中的回合数,描画最终值 E(n),这里和前面一样。训练样例是在每个回合后随机选取的。和批量学习一样,在线学习的学习曲线是通过对足够大量的随机选取的初始条件上的总体平均来计算的。自然地,对于给定的网络结构,在线学习下获得的学习曲线和批量学习下获得的学习曲线有着很大的不同。
            给定训练样本以随机的方式呈现给网络,在线学习的使用使得在多维权值空间中的搜索事实上是随机的;正是由于这个原因,在线学习方法有时被称为随机方法。这一随机性具有所希望的学习过程不容易陷人局部极值点的效果,这是在线学习好于批量学习的明确意义所在。在线学习的另一个优点在于它比批量学习需要的存储量要少得多。
            而且,如果训练数据是冗余的 (即训练样本集 J 包含同一个样例的多个复制),我们发现,和批量学习不同,在线学习能够从冗余性中获益,因为在一次学习中样例只出现一个。
            在线学习的另一个有用的性质是它能够追踪训练数据的小的改变,尤其是产生数据的环境是不稳定的情况下。
            总之,尽管在线学习有一些缺点,但它在解决模式分类问题时仍然是流行的方法,原因有以下两点:
            (1) 在线学习容易执行。
            (2) 对于大规模和困难模式分类问题它提供有效解。

            正是由于这两个原因,本章中大量的内容都是关于在线学习的。

     

     

    References

    (加) Simon Haykin (海金) 著, 申富饶, 徐烨, 郑俊, 晁静 译. 神经网络与机器学习[M]. 北京:机械工业出版社, 2011. 1-572

     

     

     

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  • 是否可以动态渐进学习(批量学习/在线学习); 是否只是通过简单地比较新数据点和已知数据点,还是在训练数据中进行模式识别,以建立一个预测模型。 1. 监督/非监督/半监督/强化学习   机器学习可以根据训练...

    其他机器学习系列文章见于专题:机器学习进阶之路——学习笔记整理,欢迎大家关注。

    机器学习可根据如下规则进行分类:

    1. 是否在人类监督下进行训练(监督学习/非监督学习/半监督学习/强化学习);
    2. 是否可以动态渐进学习(批量学习/在线学习);
    3. 是否只是通过简单地比较新数据点和已知数据点,还是在训练数据中进行模式识别,以建立一个预测模型。

    1. 监督/非监督/半监督/强化学习

      机器学习可以根据训练时监督的量和类型进行分类,主要有四类:监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习。

    1.1 监督学习

      监督学习(Supervised learning)包含输入输出的训练数据训练模型,用来预测新样本的输出。

      重要的监督学习算法包括:k近邻算法、线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、神经网络等。

    1.2 非监督学习

      非监督学习(Unsupervised learning)的训练数据是不包含输出标签的,算法在输出未知的情况下学习,然后利用学习好的算法预测新样本的输出。

      重要的非监督学习算法包括:聚类(K均值、层次聚类分析、期望最大值)、降维(主成分分析、局部线性嵌入)、关联性规则学习(Apriori算法、Eclat算法)等。

    1.3 半监督学习

      让学习器不依赖外界交互,自动地利用未标记样本来提升学习性能,这称为半监督学习。半监督学习训练数据通常是大量不带标签数据加上小部分带标签数据。

    1.4 强化学习

      学习系统(智能体,agent)可以对环境进行观察、选择和执行动作,获得奖励,然后自己学习哪个是最佳策略,以得到长久的最大奖励。

    2. 批量/在线学习

      根据是否能从导入的数据流进行动态持续学习,可以将机器学习分为批量学习和在线学习

    2.1 批量学习

      在批量学习中,系统不能进行持续学习,必须用所有可用数据一次性的进行训练,然后使用已学到的策略来预测新样本,又称为离线学习

    2.2 在线学习

      在线学习可以一次一个或一次几个实例(称为小批量)持续地进行训练,所以系统可以动态地学习到达的新数据。

      如果计算资源有限,在线学习算法加载部分数据进行训练,重复这个过程,直到所有数据都进行了训练。

      整个过程通常是离线完成的,这里的“在线”实际上是持续学习的意思。

    3. 基于实例/基于模型学习

      根据归纳推广的方式,机器学习方法可以分为:基于实例学习和基于模型学习。

    3.1 基于实例学习

      基于实例学习方法先用记忆学习案例,然后用相似度测量推广到新的例子。

    3.2 基于模型学习

      基于模型学习的方法先根据这些样本的输入输出的函数关系,建立模型,然后使用这个模型进行预测。

    参考文献:

    1. 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & Tensorflow》——Aurelien Geron
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  • 批量学习Batch Learning在线学习Online Learning批量学习:收集样本送给我们的机器学习训练,就可以直接将模型投入到生产环境中输入的样例不在座位学习资料优化模型了批量学习:简单问题:如何适应环境变化?...

    批量学习Batch Learning

    在线学习Online Learning

    批量学习:


    收集样本送给我们的机器学习训练,就可以直接将模型投入到生产环境中

    输入的样例不在座位学习资料优化模型了

    批量学习:简单

    问题:如何适应环境变化?

    第二年垃圾邮件和第一年就会很大不同

    不过变化速度比较慢,解决方案:定时重新批量学习

    每次重新进行机器学习,运算量巨大,   有时候环境变化太快了,不可能

    比如说股市,就是每时每分每秒都在不断变化的

    如果需要我们的算法及时适应环境的变化,就要使用在线学习的方式


    在线学习


    我们预测下一分钟的股价,和正确的股价的差异


    相当于在线不止得到我们想要的结果,还在不断地训练算法

    优点:及时反映新的环境变化

    问题:新的数据带来不好的变化?

    比如我们的竞争对手用一些错误的方式,来误导我们的系统

    结局方案:需要加强对数据的监控


    其他:也适用于数据量巨大,完全无法批量学习的环境


    参数学习和非参数学习


    我们假设

    f(x)=ax+b

    想办法找到a和b

    一旦学到了参数,就不需要原有的数据集

    非参数学习:不对模型进行过多假设

    注意!不代表没有参数




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