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<br><br><br>这些流形结构和其上的特定概率分布是整体先验知识的有效表示，正是因为具备这些先验知识，很多视觉和机器学习的问题能够被有效解决。 流形能够表达一类数据的整体先验知识，传统方法只能利用局部较少的先验知识。 我们认为，深度学习的成功应该归功于数据自身具有内在的规律：高维数据分布在低维流形附近，流形上具有特定概率分布，同时归功于深度学习网络强大的逼近非线性映射的能力。 深度学习技术可以从一类数据中提取流形结构，将整体先验知识用流形来表达，具体而言就是编码解码映射，隐含在神经元的权重之中。 例二：如图2所示，米勒佛曲面是三维空间中的二维流形，参数化映射将曲面映射到平面圆盘。<br>传统方法需要自变量和因变量之间精确的数学关系，流形框架下的深度学习只需要猜测流形的存在性和大致维数就可以学出流形结构。 如图10所示，我们考察所有手写体数字二值图像构成的流形，左帧是真实数据，右帧是生成数据。 0到9这十个数字在此流形上定义了十个不同的概率分布。 我们用编码映射将流形映射到隐空间，编码映射将这十个分布"推前"到隐空间上。 为了可视化，我们将隐空间定义为二维平面，如此得到十个概率分布。<br>我会将主要内容发到我的公众号上，可能有很多缺点和错误，希望大家提出宝贵意见。 此次会议极具学科交叉特色，430多位来自信息科学（含计算机与电子工程等学科）、数学与医学等领域的专家学者与临床医生聚首一堂，围绕人工智能+医疗、医学图像分析、深度学习、虚拟/增强现实等热点问题开展深入的交流与探讨。 当然，生成图像的质量由很多因素所决定，最为重要的有两个：重建流形对数据流形S的逼近精度；白噪声图像是否在参数域中，即是否在编码映射的像集内。 生成模型是深度学习的一个典型应用，如图5所示，输入一张低维的白噪音，输出一张逼真的人脸图像。 这在传统框架下是匪夷所思的：我们妙手空空，平白无故地变出一张人脸！ 这是一张通过扫描得到的三维人脸，通过黎曼映照投到平面上来。 我们在平面上放了许多无穷小圆作为它的纹理，拉到三维曲面上以后还是无穷小圆。<br>为了达到这一理想效果，艰苦的调参不可避免。 而这正是深度学习的困难所在：缺乏理论指导的实验性调节超参数。 这个映射，第一把弯曲的曲面变成平面，实现了降维，把三维的体在平面上处理，把几何曲面之间的配准问题变成图像配准问题。  我们可以看到耳朵依旧是耳朵的形状，眼睛、鼻子、头发也是一样。 这种映射在切空间上看，是相似变换；每一点有一个小临域，临域到临域之间的变换是相似变换，相似变换保持形状不变。 但是每一点的相似比不一样，所以有的地方放大了，有的地方缩小了。<br>这种方法不问噪声的形成机制，适用于各种噪声。 这里我们进行人脸图像去噪，因此需要清晰人脸图像流形。 如果，我们将带噪声的人脸图像向清晰猫脸图像流形投影，所得结果不再具有任何实际意义。 深度学习技术正在深刻地改变着人类的历史进程，它在图像识别、语音识别、自然语言处理、文本翻译等几乎所有信息科学领域，都带来了翻天覆地的革命。 我们这个时代所面临的最为根本的问题之一就是为深度学习的有效性给出一个合理的答案。<br>大家都有了iPhone X之后，得到这样的数据会变得更加廉价。  sildenafil 200 mg 比如给你一个高速的动态的三维曲面序列，如何求它们之间的微分同胚，如何自动精确地找到一一对应、如何分析表情的变换，实际上具有非常大的挑战性。 从计算角度讲比较困难，从理论角度讲也不是很完善。 我们和前人最大的区别是，之前的人是做平面区域之间的保角变换，现在我们是做曲面之间的变换。 换句话说，为了做平面之间的变换，只需要研究复变函数；但是要做曲面之间的变换的话，用的理论工具就要换成微分几何加上几何分析偏微分方程（Geometric PDE）。 所以从历史来看，这是我们和前人的工作理论层面的最大差别。<br><br>