深度学习与强化学习问题集锦

31、实现受限玻尔兹曼机的对比散度算法。同时实现用于推导给定测试示例的隐藏单元概率分布的推理算法。可使用 Python 或其他你选择的编程语言。

对于对比散度算法，初始化模型参数，输入数据进行正向传播计算隐藏单元状态，再通过隐藏单元重构可见单元，更新参数；

对于推理算法，根据给定测试示例和已训练好的模型参数，计算隐藏单元的激活概率以得到概率分布。

具体代码实现可根据所选编程语言编写。

32、展示如何通过添加额外的层来扩展用于协同过滤的受限玻尔兹曼机，使其更强大。

对于一个 $ d $ 维数据集，目标是创建 $ m_1 $ 维的简化表示，可使用一个包含 $ d $ 个可见单元和 $ m_1 $ 个隐藏单元的 RBM，训练后得到 $ m_1 $ 维表示。

再使用一个有 $ m_1 $ 个可见单元和 $ m_2 $ 个隐藏单元的第二个 RBM，将第一个 RBM 的 $ m_1 $ 个输出作为第二个 RBM 的输入，训练得到 $ m_2 $ 维表示。

此过程可重复 $ k $ 次，依次训练每个 RBM，将一个 RBM 的输出复制到另一个 RBM 的输入。

33、判别式玻尔兹曼机原本是为二分类设计的，请说明如何将该方法扩展到多分类。

可通过修改输出层结构，使用 softmax 函数替代 sigmoid 函数来处理多分类问题；在目标函数方面，将二分类的损失函数（如二元交叉熵）替换为适用于多分类的损失函数（如多分类交叉熵）；在训练数据和标签处理上，采用 one-hot 编码 来表示多分类的标签。

34、讨论如何增强模型，以纳入与每个节点相关的无序列表关键词数据。（例如，社交网络节点与墙贴和消息内容相关。）

• 可考虑将关键词数据通过词嵌入转换为向量，与图卷积特征拼接后输入后续网络；
• 或用注意力机制让模型关注关键词重要部分；
• 也可构建关键词图，与原节点图融合处理。

35、下载字符级循环神经网络（RNN），并在“小型莎士比亚”数据集上进行训练。在训练（i）5个周期、（ii）50个周期和（iii）500个周期后，创建语言模型的输出。你在这三个输出之间看到了哪些显著差异？

推测随着训练周期增加，输出的语法和拼写错误会减少，更接近目标语言风格，语义表达可能也会更合理。

36、考虑一个回声状态网络，其中隐藏状态被划分为K个组，每组有p/K个单元。特定组的隐藏状态在下一个时间步仅允许在其自身组内建立连接。讨论这种方法与构建K个独立回声状态网络并对这K个网络的预测结果进行平均的集成方法有何关联。

将隐藏单元分组并仅允许组内连接的方法可被证明等效于训练 回声状态网络的集成 。这种分组方式使得每个组相当于一个独立的回声状态网络， 组内连接 可独立进行信息处理和特征学习，就像独立的回声状态网络在独立工作。

对 K 个独立回声状态网络预测结果平均的集成方法，目的是综合多个模型的优势以提高预测的 准确性和稳定性 ，而分组的回声状态网络通过组内独立连接也能实现一定程度的 信息隔离和独立学习 ，最终综合各分组的结果。

因此，二者在原理和目标上有相似之处，都利用了多个相对独立部分的组合来提升整体性能。

37、展示如何修改前馈架构，以创建一个能够处理时间推荐系统的循环神经网络。实现这种改编，并在Netflix奖数据集上比较其与前馈架构的性能。

可以通过使用循环神经网络来改编推荐系统。在时间推荐系统中，可利用用户评分的时间戳进行推荐，考虑静态物品特征、静态用户特征和动态用户特征，整体架构包含三个不同子网络来创建特征嵌入，训练算法需处理连续的训练三元组并同时向网络的静态和动态部分进行反向传播。

38、假设你有一个大型生物字符串数据库，其中包含从{A, C, T, G}中选取的核碱基序列。其中一些字符串包含代表核碱基变化的异常突变。请提出一种使用循环神经网络（RNN）的无监督方法（即神经网络架构）来检测这些突变。

可构建一个自编码器类型的RNN架构：

• 将生物字符串输入到RNN编码器中
• 将输入序列编码为低维表示
• 通过解码器将低维表示重构为原始的生物字符串

训练过程中 ，模型学习正常序列的