崇志宏：知识和博弈增强的深度学习

东南大学崇志宏

深度模型的分类

1. 感知型神经网络：从输入到识别或分类的感知型神经网，没有记忆能力。其代表性的神经网络有卷积神经网络。

2. 记忆型神经网络：能够对历史有记忆的神经网络，如有内在记忆的LSTM神经网络和可 微分的外在记忆单元（external memory）的神经网络，如神经网络图灵机。对于有外在记忆单元的神经网络需要通过关注（attention）的技术存取记忆。

3. 具有知识的神经网络：能够对输入的语义或输出的结果语义有理解的神经网络。将知识进行向量化处理后表示在外在外在存储单元中，通过关注或相关性进行知识的存取，再通过知识对输入进行语义化处理。知识也可以通过神经网络进行表示，然后通过两个网络的相互作用将一个网络的知识转移（transfer）到另外一个网络的权值结构上。

4. 博弈性神经网络：通过神经网络的相互竞争或合作将知识进行相互转移，再通过均衡实现网络学习和优化。Alpha Go的关键技术部分是通过self-play实现超越人类水平，而不是编码人类下棋的技术。

从有导师学习到无到无导师学习的驱动力

  深度学习里有几个基本的理念：1）可训练或可导神经网络，可 训练和训练时间复杂度不是一个概念，前者是收敛的均衡点，后者是时间开销；2）自主和泛化的神经网络；3）高维小样本推断；4）模型表达 能力和训练复杂度折中。在实践中遇到的一个困难是标注数据的稀缺。两个方面的结合，导致几个技术思路：1）转移学习，将一个网络中编码的知识转移到新网络的设计和训练；2）知识表示和对网络的权值或拓扑结构影响，如Markov Neural Network，直接将知识转化为神经网络的结构；3）对抗网络、对偶网络和博弈网络，本质上转移学习的新的表达形式，通过网络间的竞争或合作实现自主和解决标注困难。

深度学习新特点

从有导师学习到无导师学习的趋势非常明显，突出自主学习，从感知到认知的提高，增加自动化特色。网络设计技术：1）权值共享主要是解决计算复杂度和可训练问题；2）关注解决记忆的结构化和存取；3）通过关注技术的迭代实现推理功能，编码结构化的记忆单元；4）知识的神经网络表示，是感知和认知能力的初步结合；5）博弈均衡形成神经网络的群体智能，也是结构化网络设计模式的理论基础。

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