【机器学习完结篇】前沿技术纵横谈

原创于 2025-03-15 16:18:03 发布 · 923 阅读

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【机器学习完结篇】前沿技术纵横谈

一、AutoML自动化建模

1. NAS核心工作流

$Lsearch=Earch∼π[Lval(arch)]\mathcal{L}_{search} = \mathbb{E}_{arch \sim \pi} [\mathcal{L}_{val}(arch)]$

2. ENAS实战示例

import autokeras as ak

# 自动图像分类搜索
clf = ak.ImageClassifier(max_trials=5)
clf.fit(x_train, y_train, epochs=10)

导出最佳模型

best_model = clf.export_model()
best_model.save('auto_cnn.h5')

性能对比 (CIFAR-10)

方法	准确率	搜索时间
手动设计CNN	89.3%	-
AutoKeras	91.2%	2.3h

二、神经辐射场（NeRF）

1. 体渲染方程

$\sum_{i=1}^N T_i (1 - \exp(-\sigma_i \delta_i)) c_i, \quad T_i = \exp\left(-\sum_{j=1}^{i-1} \sigma_j \delta_j\right)$

2. 简化NeRF实现

import torch

class TinyNeRF(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.net = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(3+3, 128),  # xyz + view_dir
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(128, 64),
            torch.nn.Linear(64, 4)      # RGBσ
        )
  
    def forward(self, x, d):
        return self.net(torch.cat([x, d], -1))

渲染函数

def render_rays(rays):
    num_samples = 64
    rgb_final = []
    for ray in rays:
        samples = ray.origins + ray.directions * torch.linspace(0,1,num_samples)
        outputs = model(samples, ray.directions)
        # 积分计算最终颜色
        ...
    return torch.stack(rgb_final)

三、量子机器学习初探

1. 量子门电路示例

import pennylane as qml

dev = qml.device('default.qubit', wires=2)

@qml.qnode(dev)
def quantum_circuit(inputs):
    qml.RX(inputs[0], wires=0)
    qml.RY(inputs[1], wires=1)
    qml.CNOT(wires=[0,1])
    return qml.expval(qml.PauliZ(1))

混合量子经典模型

class QNN(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        x = torch.nn.Linear(2, 2)(x)
        quantum_out = torch.Tensor([quantum_circuit(row) for row in x])
        return torch.nn.Linear(1, 10)(quantum_out)