7.深度学习概述

1. 线性回归

1.1 线性回归一般表达式

• $y=f(x)=x_1{w}_1+x_2{w}_2+...+x_n{w}_n+b$
  • $(x_1、x_2、x_n)：输入特征向量(x)的各个特征值，代表输入数据的特征。$
  • $(w_1、w_2、w_n)：权重向量(w)的各个权重值，用来衡量每个特征对输出的影响程度。$
  • $(b)：偏置项，也称为截距项，用来调整模型的输出值，即在没有特征输入时的输出值。$
  • $(y)：模型的输出值，即线性回归模型对输入特征的预测值。$

1.2 线性回归内积表达方式：

• $y=f(x)=x@w+b$
  • $x@w：特征向量(x)与权重向量(w)的内积$

1.3 多个样本时，线性回归的进一步表达：

• $y=f(X)=X@w+b$
  • $X：特征矩阵，矩阵的行是一条一条的样本，矩阵的列是多个特征向量。$

1.4 线性回归方程的解析

• 在训练时，x和y是训练集中的特征和标签，看作是常量；w和b是待优化的参数值，看作是变量。
• 在推理时，w和b已经找到了比较合适的值固定下来，看作常量；此时x是待预测的样本的特征，是变量；
• 预测的本质：把x带入，求解y。

1.5 线性回归就是求loss函数的最小值

• 训练过程
  
  • 从训练集中取出一对x 和y
  • 把x带入模型，求解预测结果y_pred
  • 找到一种方法，度量y和y_pred的误差loss
  • 由此推导：
    • loss是y和y_pred的函数；
    • y_pred是模型预测的结果，是w和b的函数；
    • 所以简单来说，loss也是w和b的函数
• 训练的本质
  由上图推导结果可知，训练的本质就是求解loss什么时候是最小值。当w和b取得什么值的时候，loss最小。

2. 如何求函数最小值

2.1 一个例子

• $y=2x^2$
  
• 上述这个示例中，求y最小值是比较简单的，从图形中可以看到x=0时，y=0为最小值。但是实际工程中，并不是所有的函数y=f(x)都能画出来，简单地找到最小值，此时就需要使用导数求最小值。

2.2 求导法——求最小值

• 通过回归导数求极值的方法，我们知道大致步骤如下：
  • 第一步：求函数的导数
  • 第二步：令导数等于零
  • 第三步：解方程，求出疑似极值点
  • 第四步：验证该点是否是极值点以及是什么极值点

2.3 求导法存在的问题

• 求导的方法是有一定前提条件的，即：
  • 第一步的求(偏)导数是可以求得的；
  • 第三步(偏)导数为零后，方程(组)是可以解的。
  • 实际工程中，上述方法是不可行的。以Llama3-8B模型为例，其有80亿个输入参数 x，按照上述的求解方法是几乎无法求得最小值的！
  • 由此可知，通过推导公式期望一次性求得最小值是不现实的；而我们可以借鉴人工智能中一个重要的思想：迭代法来逐步求解最小值。

2.4 迭代法——求最小值

• 原理如下图：
  
• $随机选择一个出生点x_0：$
  • $当x_0在最小值的左侧时：x_0+正数（一个非常小的正数），向右侧移动，而最小值左侧的导数是负数，所以可以看作x_0-导数$
  • $当x_0在最小值的右侧时：x_0-正数（一个非常小的正数），向左侧移动，而最小值右侧的导数是正数，所以也可以看作x_0-导数$
  • $当x_0是最小值时：x_0不需要移动，而此处的导数也正是0，所以依然可以看作x_0-导数$
• 梯度下降的概念
  • 在一元函数中，求函数f(x)在某一点的斜率为导数；在多元函数中，称为偏导数，也就是梯度。
  • 减去导数也就是减去梯度，这就是梯度下降法！

3. 代码实现

3.1 手动求函数最小值

• 以$y=2x^2$

import numpy as npdef fn(x):"""原始函数"""return 2 * x ** 2def dfn(x):"""导函数"""return 4 * xdef gradient_descent(x0, learning_rate, dfn, epochs):"""使用梯度下降法求函数的最小值Parameters:x0 (float): 初始点的位置learning_rate (float): 学习率dfn (function): 导函数epochs (int): 迭代次数Returns:x_min (float): 最小值点的位置"""for _ in range(epochs):x0 = x0 - learning_rate * dfn(x0)return x0# 随机选择一个出生点
x0 = np.random.randint(low=-1000, high=1000, size=1)# 迭代次数
epochs = 1000# 学习率
learning_rate = 1e-2# 使用梯度下降法求最小值
x_min = gradient_descent(x0, learning_rate, dfn, epochs)# 输出最小值
print("最小值点的位置：", x_min)

• $f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2$

import numpy as npdef df_x(x, y, z):"""f 对 x 求偏导"""return 2 * xdef df_y(x, y, z):"""f 对 y 求偏导"""return 2 * ydef df_z(x, y, z):"""f 对 z 求偏导"""return 2 * z# 随机选择出生点
x0 = np.random.randint(low=-1000, high=1000, size=(1,))
y0 = np.random.randint(low=-1000, high=1000, size=(1,))
z0 = np.random.randint(low=-1000, high=1000, size=(1,))# 迭代次数
epochs = 1000# 学习率
learning_rate = 1e-2for _ in range(epochs):# 求解每个变量的偏导fx = df_x(x0, y0, z0)fy = df_y(x0, y0, z0)fz = df_z(x0, y0, z0)# 每个变量都减去自己的偏导x0 = x0 - learning_rate * fxy0 = y0 - learning_rate * fyz0 = z0 - learning_rate * fz# 输出更新后的变量值
print("更新后的 x 值：", x0)
print("更新后的 y 值：", y0)
print("更新后的 z 值：", z0)

3.2 使用pytorch求函数最小值

• 以$y=2x^2$

import torch# 定义原始函数和导函数
def fn(x):return 2 * x ** 2# 说明：pytorch可以通过grad函数求导，所以可以省去写导函数
# def dfn(x):
#     return 4 * x# 随机选择出生点
# requires_grad=True用来告诉框架该变量是一个张量，需要计算梯度。
x0 = torch.randint(low=-1000, high=1001, size=(1,), dtype=torch.float32, requires_grad=True)# 迭代次数
epochs = 1000# 学习率
learning_rate = 1e-2# 使用 PyTorch 进行梯度下降
for _ in range(epochs):# 正向传播计算损失loss = fn(x0)# 反向传播计算梯度loss.backward()# 获取梯度并更新参数with torch.no_grad():grad = x0.gradx0 -= learning_rate * grad# 梯度清零x0.grad.zero_()# 输出最小值点的位置
print("最小值点的位置：", x0.item())

• 以$f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2$ 为例

import torchdef fn(x, y, z):"""函数定义"""return x**2 + y**2 + z**2# 说明：pytorch可以通过grad函数求导，所以可以省去写导函数
# def df_x(x, y, z):
#     return 2 * x# def df_y(x, y, z):
#     return 2 * y# def df_z(x, y, z):
#     return 2 * z# 随机选择出生点
x0 = torch.randint(low=-1000, high=1001, size=(1,), dtype=torch.float32, requires_grad=True)
y0 = torch.randint(low=-1000, high=1001, size=(1,), dtype=torch.float32, requires_grad=True)
z0 = torch.randint(low=-1000, high=1001, size=(1,), dtype=torch.float32, requires_grad=True)# 迭代次数
epochs = 1000# 学习率
learning_rate = 1e-2# 使用 PyTorch 进行梯度下降
for _ in range(epochs):# 正向传播计算损失loss = fn(x0, y0, z0)# 反向传播计算梯度loss.backward()# 获取梯度并更新参数# 在测试阶段或者不需要计算梯度的情况下使用 torch.no_grad()# 以提高计算效率并避免不必要的梯度计算。with torch.no_grad():x0 -= learning_rate * x0.grady0 -= learning_rate * y0.gradz0 -= learning_rate * z0.grad# 梯度清零x0.grad.zero_()y0.grad.zero_()z0.grad.zero_()# 输出更新后的变量值
print("更新后的 x 值：", x0.item())
print("更新后的 y 值：", y0.item())
print("更新后的 z 值：", z0.item())