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本文檔包含了物理模擬環境中與深度學習相關的所有內容的實用和全面的介紹。盡可能多地，所有主題都以Jupyter形式提供了實際操作的代碼示例，以便快速入門。除了標準的監督學習數據，我們將著眼于物理損失約束，更緊密耦合的學習算法與可微分模擬，以及強化學習和不確定性建模。我們生活在一個激動人心的時代: 這些方法有巨大的潛力從根本上改變計算機模擬所能達到的效果。

在本文中，我們將介紹將物理模型引入深度學習的不同方法，即基于物理的深度學習(PBDL)方法。為了增加集成的緊密性，將引入這些算法變體，并將討論不同方法的優缺點。重要的是要知道每種不同的技術在哪些場景中特別有用。

數據科學概率導論

這本書是大學概率論的入門教材。它有一個使命: 闡明我們在科學和工程中使用的概率工具的動機、直覺和含義。從超過五年的課程教學中，我提煉出了我認為是概率方法的核心。我把這本書放在數據科學的背景下，以強調數據(計算)和概率(理論)在我們這個時代的不可分離性。

地址： //probability4datascience.com/index.html

概率論是電子工程和計算機科學中最有趣的學科之一。它將我們喜愛的工程原理與現實聯系起來，這是一個充滿不確定性的世界。然而，因為概率是一門非常成熟的學科，單是本科生的課本就可能在圖書館的書架上擺滿好幾排書。當文學如此豐富時，挑戰就變成了一個人如何在深入細節的同時洞察到洞察力。例如，你們中的許多人以前使用過正態隨機變量，但你們是否想過“鐘形”是從哪里來的?每一門概率課都會教你拋硬幣，但是“拋硬幣”在今天的機器學習中有什么用呢?數據科學家使用泊松隨機變量來模擬互聯網流量，但是這個漂亮的泊松方程是從哪里來的呢?這本書的目的是填補這些知識的差距，這是所有數據科學學生必不可少的。

這就引出了本書的三個目標。(i) 動機: 在數學定義、定理、方程的海洋中，為什么我們要把時間花在這個主題上，而不是其他的? (ii) 直覺: 當進行推導時，在這些方程之外是否有幾何解釋或物理學?(iii) 言外之意: 當我們學習了一個話題后，我們可以解決哪些新問題?本書的目標讀者是電子工程和計算機科學專業的本科生三、四年級和一年級研究生。先決條件是標準的本科線性代數和微積分，除了需要傅里葉變換的特征函數部分。一門信號與系統的本科課程就足夠了，即使是在學習這本書的同時選修。

這本書的篇幅適合兩學期的課程。教師被鼓勵使用最適合他們的課程的章節集。例如，基本概率課程可以使用第1-5章作為主干。關于樣本統計的第6章適合希望獲得概率收斂理論見解的學生。關于回歸的第七章和關于估計的第八章最適合學習機器學習和信號處理的學生。第9章討論了對現代數據分析至關重要的置信區間和假設檢驗。第10章介紹了隨機過程。我的隨機過程方法更適合于信息處理和通信系統，這通常與電氣工程專業的學生更相關。

本書特色：

涵蓋范圍廣，從經典的概率論到現代數據分析技術 概念的幾何和圖形解釋 與MATLAB / Python緊密集成 機器學習的實際應用

目錄內容

Chapter 1 Mathematical Background Chapter 2 Probability Chapter 3 Discrete Random Variables Chapter 4 Continuous Random Variables Chapter 5 Joint Distributions Chapter 6 Sample Statistics Chapter 7 Regression Chapter 8 Estimation Chapter 9 Confidence and Hypothesis Chapter 10 Random Processes

掌握使用PyTorch實現深度學習解決方案的實踐方面，使用實踐方法理解理論和實踐。Facebook的人工智能研究小組開發了一個名為PyTorch的平臺，該平臺擁有良好的理論基礎和實用技能，為你在現實世界中應用深度學習做好了準備。

首先，您將了解PyTorch的深度學習是如何以及為什么成為一種具有開創性的框架，它帶有一組工具和技術來解決現實世界中的問題。接下來，這本書將為你打下線性代數、向量微積分、概率和最優化的數學基礎。在建立了這個基礎之后，您將繼續討論PyTorch的關鍵組件和功能，包括層、損失函數和優化算法。

您還將了解基于圖形處理單元(GPU)的計算，這對訓練深度學習模型是必不可少的。介紹了深度學習的前饋網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、長短時記憶網絡、自動編碼器網絡和生成對抗網絡等關鍵網絡結構。在許多訓練和優化深度學習模型的技巧的支持下，這個版本的Python深度學習解釋了使用PyTorch將這些模型帶到生產中的最佳實踐。

你會: 回顧機器學習的基本原理，如過擬合、欠擬合和正則化。 了解深度學習的基本原理，如前饋網絡，卷積神經網絡，遞歸神經網絡，自動微分和隨機梯度下降。 使用PyTorch深入應用線性代數 探索PyTorch的基本原理及其構建塊 使用調優和優化模型

近年來，自然語言處理的研究方法取得了一些突破。這些突破來源于兩個新的建模框架以及在計算和詞匯資源的可用性的改進。在這個研討會小冊子中，我們將回顧這些框架，以一種可以被視為現代自然語言處理開端的方法論開始:詞嵌入。我們將進一步討論將嵌入式集成到端到端可訓練方法中，即卷積神經網絡和遞歸神經網絡。這本小冊子的第二章將討論基于注意力的模型的影響，因為它們是最近大多數最先進的架構的基礎。因此，我們也將在本章中花很大一部分時間討論遷移學習方法在現代自然語言處理中的應用。最后一章將會是一個關于自然語言生成的說明性用例，用于評估最先進的模型的訓練前資源和基準任務/數據集。

//compstat-lmu.github.io/seminar_nlp_ss20/

在過去的幾十年里，人工智能技術的重要性和應用不斷得到關注。在當今時代，它已經與構成人類塑造環境的大部分環境密不可分。因此，商業、研究和開發、信息服務、工程、社會服務和醫學等無數部門已經不可逆轉地受到人工智能能力的影響。人工智能有三個主要領域組成了這項技術:語音識別、計算機視覺和自然語言處理(見Yeung (2020))。在這本書中，我們將仔細研究自然語言處理(NLP)的現代方法。

這本小冊子詳細介紹了用于自然語言處理的現代方法，如深度學習和遷移學習。此外，本研究亦會研究可用于訓練自然語言處理任務的資源，并會展示一個將自然語言處理應用于自然語言生成的用例。

為了分析和理解人類語言，自然語言處理程序需要從單詞和句子中提取信息。由于神經網絡和其他機器學習算法需要數字輸入來進行訓練，因此應用了使用密集向量表示單詞的詞嵌入。這些通常是通過有多個隱藏層的神經網絡學習的，深度神經網絡。為了解決容易的任務，可以應用簡單的結構神經網絡。為了克服這些簡單結構的局限性，采用了遞歸和卷積神經網絡。因此，遞歸神經網絡用于學習不需要預先定義最佳固定維數的序列的模型，卷積神經網絡用于句子分類。第二章簡要介紹了NLP中的深度學習。第三章將介紹現代自然語言處理的基礎和應用。在第四章和第五章中，將解釋和討論遞歸神經網絡和卷積神經網絡及其在自然語言處理中的應用。

遷移學習是每個任務或領域的學習模型的替代選擇。在這里，可以使用相關任務或領域的現有標記數據來訓練模型，并將其應用到感興趣的任務或領域。這種方法的優點是不需要在目標域中進行長時間的訓練，并且可以節省訓練模型的時間，同時仍然可以(在很大程度上)獲得更好的性能。遷移學習中使用的一個概念是注意力，它使解碼器能夠注意到整個輸入序列，或自注意，它允許一個Transformer 模型處理所有輸入單詞，并建模一個句子中所有單詞之間的關系，這使得快速建模一個句子中的長期依賴性成為可能。遷移學習的概念將在小冊子的第6章簡要介紹。第七章將通過ELMo、ULMFiT和GPT模型來描述遷移學習和LSTMs。第八章將詳細闡述注意力和自注意力的概念。第九章將遷移學習與自注意力相結合，介紹了BERT模型、GTP2模型和XLNet模型。

為NLP建模，需要資源。為了找到任務的最佳模型，可以使用基準測試。為了在基準實驗中比較不同的模型，需要諸如精確匹配、Fscore、困惑度或雙語評估替補學習或準確性等指標。小冊子的第十章簡要介紹了自然語言處理的資源及其使用方法。第11章將解釋不同的指標，深入了解基準數據集SQuAD、CoQa、GLUE和SuperGLUE、AQuA-Rat、SNLI和LAMBADA，以及可以找到資源的預訓練模型和數據庫，如“帶代碼的論文”和“大壞的NLP數據庫”。

在小冊子的最后一章中，介紹了生成性NLP處理自然語言生成，從而在人類語言中生成可理解的文本。因此，不同的算法將被描述，聊天機器人和圖像字幕將被展示，以說明應用的可能性。

本文對自然語言處理中各種方法的介紹是接下來討論的基礎。小冊子的各個章節將介紹現代的NLP方法，并提供了一個更詳細的討論，以及各種示例的潛力和限制。

文本無處不在，對社會科學家來說，它是一個極好的資源。然而，由于信息非常豐富，而且語言又是千變萬化的，通常很難提取出我們想要的信息。人工智能的整個子領域與文本分析(自然語言處理)有關。開發的許多基本分析方法現在都可以作為Python實現使用。這本書將告訴您何時使用哪個方法、它如何工作的數學背景以及實現它的Python代碼。

概述：

今天，文本是我們生活中不可或缺的一部分，也是最豐富的信息來源之一。平均每天，我們閱讀約9000字，包括電子郵件、短信、新聞、博客文章、報告、推特，以及街道名稱和廣告。在你一生的閱讀過程中，這會讓你有大約2億字。這聽起來令人印象深刻(事實也的確如此)，然而，我們可以在不到0.5 g的空間里存儲這些信息:我們可以在u盤上隨身攜帶一生都值得閱讀的信息。在我寫這篇文章的時候，互聯網上估計至少有超過1200 TB的文本，或250萬人的閱讀價值。現在，大部分文本都以社交媒體的形式存在:微博、推特、Facebook狀態、Instagram帖子、在線評論、LinkedIn個人資料、YouTube評論等等。然而，文本即使在線下也是豐富的——季度收益報告、專利申請、問卷答復、書面信函、歌詞、詩歌、日記、小說、議會會議記錄、會議記錄，以及成千上萬的其他形式，可以(也正在)用于社會科學研究和數據挖掘。

文本是一個極好的信息來源，不僅僅是因為它的規模和可用性。它(相對)是永久性的，而且——最重要的是——它對語言進行編碼。這一人類能力(間接地，有時甚至直接地)反映了廣泛的社會文化和心理結構:信任、權力、信仰、恐懼。因此，文本分析被用于衡量社會文化結構，如信任(Niculae, Kumar, Boyd-Graber， & danescul - niculescul - mizil, 2015)和權力(Prabhakaran, Rambow， & Diab, 2012)。語言編碼了作者的年齡、性別、出身和許多其他人口統計因素(Labov, 1972;Pennebaker, 2011;Trudgill, 2000)。因此，文本可以用來衡量社會隨著時間推移對這些目標概念的態度(見Garg, Schiebinger, Jurafsky， & Zou, 2018;Hamilton, Leskovec， & Jurafsky, 2016;Kulkarni, Al-Rfou, Perozzi， & Skiena, 2015)。

然而，這種海量數據可能很快就會讓人喘不過氣來，處理這些數據可能會讓人望而生畏。文本通常被稱為非結構化數據，這意味著它不是以電子表格的形式出現，而是整齊地按類別排列。它有不同的長度，如果不首先對其進行格式化，就不能很容易地將其送入您喜歡的統計分析工具。然而，正如我們將看到的，“非結構化”是一個有點用詞不當。文本絕不是沒有任何結構的——它遵循非常規則的結構，受語法規則的控制。如果你知道這些，理解文本就會變得容易得多。

這本書分成兩部分。在前半部分，我們將學習文本和語言的一些基本屬性——語言分析的層次、語法和語義成分，以及如何描述它們。我們還將討論為我們的分析刪除哪些內容，保留哪些內容，以及如何計算簡單、有用的統計數據。在下半部分，我們將著眼于探索，發現數據中的潛在結構。我們將從簡單的統計學習到更復雜的機器學習方法，如主題模型、詞嵌入和降維。

當看到這些材料時，一個明顯的問題可能會出現:“為什么還要寫一本深度學習和自然語言處理的書呢?”一些優秀的論文已經出版，涵蓋了深度學習的理論和實踐方面，以及它在語言處理中的應用。然而，從我教授自然語言處理課程的經驗來看，我認為，盡管這些書的質量非常好，但大多數都不是針對最有可能的讀者。本書的目標讀者是那些在機器學習和自然語言處理之外的領域有經驗的人，并且他們的工作至少部分地依賴于對大量數據，特別是文本數據的自動化分析。這些專家可能包括社會科學家、政治科學家、生物醫學科學家，甚至是對機器學習接觸有限的計算機科學家和計算語言學家。

現有的深度學習和自然語言處理書籍通常分為兩大陣營。第一個陣營專注于深度學習的理論基礎。這對前面提到的讀者肯定是有用的，因為在使用工具之前應該了解它的理論方面。然而，這些書傾向于假設一個典型的機器學習研究者的背景，因此，我經常看到沒有這種背景的學生很快就迷失在這樣的材料中。為了緩解這個問題，目前存在的第二種類型的書集中在機器學習從業者;也就是說，如何使用深度學習軟件，而很少關注理論方面。我認為，關注實際方面同樣是必要的，但還不夠。考慮到深度學習框架和庫已經變得相當復雜，由于理論上的誤解而濫用它們的可能性很高。這個問題在我的課程中也很常見。

因此，本書旨在為自然語言處理的深度學習搭建理論和實踐的橋梁。我涵蓋了必要的理論背景，并假設讀者有最少的機器學習背景。我的目標是讓任何上過線性代數和微積分課程的人都能跟上理論材料。為了解決實際問題，本書包含了用于討論的較簡單算法的偽代碼，以及用于較復雜體系結構的實際Python代碼。任何上過Python編程課程的人都應該能夠理解這些代碼。讀完這本書后，我希望讀者能有必要的基礎，立即開始構建真實世界的、實用的自然語言處理系統，并通過閱讀有關這些主題的研究出版物來擴展他們的知識。

//clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf

【導讀】紐約大學開設的離散數學課程，這是一門運用于計算機科學的離散數學課程。這只是一門一學期的課程，所以有很多話題是它沒有涉及到的，或者沒有深入討論。但我們希望這能給你一個技能的基礎，你可以在你需要的時候建立，特別是給你一點數學的成熟——對數學是什么和數學定義和證明如何工作的基本理解。

 機器學習有很多名稱，如機器學習、人工智能、模式識別、數據挖掘、數據同化和大數據等等。它在許多科學領域都有發展，比如物理學、工程學、計算機科學和數學。例如，它被用于垃圾郵件過濾、光學字符識別(OCR)、搜索引擎、計算機視覺、自然語言處理(NLP)、廣告、欺詐檢測、機器人技術、數據預測、材料發現、天文學。這使得有時在文獻中很難找到一個特定問題的解決方案，僅僅是因為不同的單詞和短語用于同一個概念。

這本書旨在緩解這一問題。一個共同的概念，但已知在幾個學科不同的名稱，是描述使用數學作為共同的語言。讀者會發現索引對他們所知的特定主題有用。該索引是全面的，使它很容易找到所需的信息。希望這本書能成為有用的參考書，并成為任何使用機器學習技術的人書架上的必備品

這本書的重點是為什么——只有當一個算法是成功的被理解的時候，它才能被正確的應用，并且結果是可信的。算法經常被并排講授，卻沒有顯示出它們之間的異同。這本書解決了共性，并旨在給一個徹底和深入的處理和發展直覺，同時保持簡潔。

對于任何使用機器學習技術的人來說，這本有用的參考書應該是必備的。

課件：

【導讀】機器學習現在已經滲透到我們工作生活的方方面面，關于機器學習算法原理的書籍有很多經典教科書，但是實際工程生產系統中的機器學習落地書籍卻乏善可陳。來自Gartner機器學習技術負責人Andriy Burkov又一力作機器學習工程《Machine Learning Engineering》，專注機器學習項目實施的工程方面。諸如數據收集、存儲、預處理、特性工程以及模型的測試和調試、模型在生產環境中的部署和退出、運行時和后期維護等問題。是值得廣大ML工程師關注的一本書。值得一提的是Andriy Burkov撰寫的100天機器學習頗受歡迎。

開放書地址：

//www.mlebook.com/wiki/doku.php

概覽

有很多關于機器學習的好書，既有理論性的，也有實踐性的。在一本典型的機器學習書籍中，你可以學習機器學習的類型，算法的主要種類，它們是如何工作的，以及如何使用這些算法從數據中構建模型。

典型的機器學習書籍較少關注機器學習項目實施的工程方面。諸如數據收集、存儲、預處理、特性工程以及模型的測試和調試、模型在生產環境中的部署和退出、運行時和后期維護等問題，通常要么完全超出了機器學習書籍的范圍，要么被膚淺地考慮。

這本書填補了這一空白。

假設讀者了解機器學習的基礎知識，并且能夠使用喜愛的編程語言或機器學習庫來構建給定格式的數據集的模型。本書的目標讀者是傾向于機器學習工程角色的數據分析師、希望為工作帶來更多結構的機器學習工程師、機器學習工程專業的學生，以及經常處理數據分析師和機器學習工程師提供的模型的軟件架構師。

本書全面回顧了機器學習工程的最佳實踐和設計模式。我建議從頭到尾讀一遍。但是，您可以以任何順序閱讀章節，因為它們涵蓋了機器學習項目生命周期的不同方面，并且彼此之間沒有直接的依賴關系。

引言

雖然我假設您已經了解了機器學習的基礎知識，但是從定義開始仍然是很重要的，這樣我們就可以確保對貫穿全書的術語有一個共同的理解。我將重復我在那本一百頁的機器學習書中給出的一些定義，所以如果你讀了我的第一本書，不要驚訝于這一章的某些部分聽起來很熟悉。

1.什么是機器學習？

機器學習是計算機科學的一個分支，它關注的是如何構建有用的算法，這些算法依賴于一些現象的實例集合。這些例子可能來自大自然，可能是人類手工制作的，也可能是由其他算法生成的。機器學習也可以被定義為解決一個實際問題的過程: 1) 收集一個數據集，2) 通過算法訓練一個基于該數據集的統計模型。統計模型被認為是用來解決實際問題。為了節省敲擊鍵盤的時間，我將“學習”和“機器學習”這兩個術語互換使用。學習可以是監督的、半監督的、非監督的和強化的。

2.機器學習工程

機器學習工程(MLE)是利用機器學習的科學原理、工具和技術以及傳統的軟件工程來設計和構建復雜的計算系統。MLE包含從數據收集到模型構建，再到使模型可供產品或消費者使用的所有階段。

通常，數據分析師關心的是理解業務問題，構建解決問題的模型，并在受限的開發環境中對其進行評估。反過來,機器學習工程師關注采購來自不同系統的數據和位置和預處理,編程功能,構建一個有效的模型,將在生產環境中運行,共存與其他生產過程,是穩定的、可維護的方便不同類型的用戶提供不同的用例。

換句話說，MLE包括讓機器學習算法作為有效生產系統的一部分實現的任何活動。

在實踐中，機器學習工程師可能會從事以下工作:將數據分析師的代碼從相當慢的R和Python重寫為更高效的Java或c++，擴展這段代碼并使其更健壯，將代碼打包成易于部署的版本化包，優化機器學習算法以確保它生成與組織的生產環境兼容并能正常運行的模型。

在許多組織中，數據分析師執行一些MLE任務，例如數據收集、轉換和特性工程。另一方面，機器學習工程師經常執行一些數據分析任務，包括學習算法選擇、超參數調整和模型評估。

從事機器學習項目不同于從事典型的軟件工程項目。與傳統軟件不同的是，在傳統軟件中，程序的行為通常是確定的，而機器學習應用程序則包含一些模型，這些模型的性能可能會隨著時間的推移而自然地退化，或者開始表現得異常。模型的這種異常行為可以用各種原因來解釋，包括輸入數據的根本變化或更新的特征提取器，該提取器現在返回不同的值分布或不同類型的值。人們常說機器學習系統會無聲無息地失靈。一個機器學習工程師必須有能力防止這樣的故障，或者，當不可能完全預防它們時，知道如何檢測和處理它們。

3. 機器學習項目生命周期

機器學習項目生命周期

機器學習項目從理解業務目標開始。通常，業務分析人員與客戶和數據分析人員一起將業務問題轉換為工程項目。工程項目可能有也可能沒有機器學習部分。在這本書中，我們當然會考慮一些涉及到機器學習的工程項目。一旦定義了一個工程項目，這就是機器學習工程的范圍開始的地方。在更廣泛的工程項目范圍內，機器學習首先必須有一個明確的目標。

機器學習的目標是指定統計模型接收什么作為輸入，生成什么作為輸出，以及模型的可接受(或不可接受)行為的標準。機器學習的目標不一定與業務目標相同。業務目標是組織想要達到的目標。例如，谷歌和Gmail的業務目標是使Gmail成為最常用的電子郵件服務。谷歌可以創建多個機器學習工程項目來實現業務目標。其中一個機器學習項目的目標是區分個人郵件和促銷郵件，準確率在90%以上。

總的來說，一個機器學習項目的生命周期，如圖3所示，包括以下幾個階段:

• 目標定義
• 數據收集和準備
• 工程特點
• 模型建立
• 模型評價
• 模型部署
• 模型服務
• 監測模型
• 模型維護

在上圖中，藍色區域顯示了機器學習工程的范圍(以及本書的范圍)。實箭頭顯示了項目階段的典型流程。虛線箭頭表明，在某些階段，可以決定返回到流程中，或者收集更多的數據，或者收集不同的數據并修改特性(通過停用其中一些并設計新的特性)。

對于以上每個階段，書中都有一個獨特的章節。但是首先，讓我們討論一下如何確定機器學習項目的優先級，如何定義項目的目標，以及如何組織機器學習團隊。

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