爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向

一种特征，拥有一组离散的可能值。以某个名为 house style 的分类特征为例，该特征拥有一组离散的可能值（共三个），即 Tudor, ranch, colonial。通过将 house style 表示成分类数据，相应模型可以学习 Tudor、ranch 和 colonial 分别对房价的影响。 有时，离散集中的值是互斥的，只能将其中一个值应用于指定样本。例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。一辆车可能会被喷涂多种不同的颜色，因此，car color 分类特征可能会允许单个样本具有多个值（例如 red 和 white）。

在数学，计算机科学和逻辑学中，收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论（变换终止），并且得出的结论是独立于达到它的路径（他们是融合的）。 通俗来说，收敛通常是指在训练期间达到的一种状态，即经过一定次数的迭代之后，训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说，如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型，模型即达到收敛状态。在深度学习中，损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变，暂时形成收敛的假象。

在数据挖掘中，异常检测（英语：anomaly detection）对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。 异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。

计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器人学（Robotics）研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类：固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产（比如用于装配线）。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器；另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成，这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

（人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者（Connectionist）」，因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型，它们都是前馈神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），其中 RNN 又包含长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习，但也有一些为无监督学习设计的变体，比如自动编码器和生成对抗网络（GAN）。

深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达（多变量）数据的概率分布。有基于无向图模型（马尔可夫模型）的联合概率分布模型，另外就是基于有向图模型（贝叶斯模型）的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层（visible)的联合概率，然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visible之间的条件概率分布，也就是给定一个随机采样的隐含层，模型可以生成数据。 生成模型的训练是一个非监督过程，输入只需要无标签的数据。除了可以生成数据，还可以用于半监督的学习。比如，先利用大量无标签数据训练好模型，然后利用模型去提取数据特征（即从数据层到隐含层的编码过程），之后用数据特征结合标签去训练最终的网络模型。另一种方法是利用生成模型网络中的参数去初始化监督训练中的网络模型，当然，两个模型需要结构一致。

梯度下降是用于查找函数最小值的一阶迭代优化算法。 要使用梯度下降找到函数的局部最小值，可以采用与当前点的函数梯度（或近似梯度）的负值成比例的步骤。 如果采取的步骤与梯度的正值成比例，则接近该函数的局部最大值，被称为梯度上升。

卷积神经网路（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网路）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路，卷积神经网路需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据，它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格，又如图像数据，其可以被认为是二维像素网格。

映射指的是具有某种特殊结构的函数，或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为：两个非空集合A与B间存在着对应关系f，而且对于A中的每一个元素x，B中总有有唯一的一个元素y与它对应，就这种对应为从A到B的映射，记作f：A→B。其中，y称为元素x在映射f下的象，记作：y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域，记作f(A)。同样的，在机器学习中，映射就是输入与输出之间的对应关系。

先验（apriori ；也译作 先天）在拉丁文中指“来自先前的东西”，或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中，认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。先验知识不依赖于经验，比如，数学式子2+2=4；恒真命题“所有的单身汉一定没有结婚”；以及来自纯粹理性的推断“本体论证明”

矢量量化是70年代后期发展起来的一种数据压缩技术基本思想：将若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间给以整体量化，从而压缩了数据而不损失多少信息。它是一种数据压缩技=术，指从N维实空间RN到RN中L个离散矢量的映射，也可称为分组量化，标量量化是矢量量化在维数为1时的特例。

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。

图像生成（合成）是从现有数据集生成新图像的任务。

图网络即可以在社交网络或其它基于图形数据上运行的一般深度学习架构，它是一种基于图结构的广义神经网络。图网络一般是将底层图形作为计算图，并通过在整张图上传递、转换和聚合节点特征信息，从而学习神经网络基元以生成单节点嵌入向量。生成的节点嵌入向量可作为任何可微预测层的输入，并用于节点分类或预测节点之间的连接，完整的模型可以通过端到端的方式训练。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。

Hinton 的工作引入了知识蒸馏压缩框架，即通过遵循“学生-教师”的范式减少深度网络的训练量，这种“学生-教师”的范式，即通过软化“教师”的输出而惩罚“学生”。为了完成这一点，学生学要训练以预测教师的输出，即真实的分类标签。这种方法十分简单，但它同样在各种图像分类任务中表现出较好的结果。

强化学习是一种试错方法，其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划（Dynamic Programming）。流行的强化学习方法包括自适应动态规划（ADP）、时间差分（TD）学习、状态-动作-回报-状态-动作（SARSA）算法、Q 学习、深度强化学习（DQN）；其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

文本生成是生成文本的任务，其目的是使人类书写文本难以区分。

像卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型具有大量的参数；实际上，我们可以调用这些超参数，因为它们原本在模型中并没有被优化。你可以网格搜索这些超参数的最优值，但需要大量硬件计算和时间。改进模型的最佳方法之一是基于在你的领域进行过深入研究的专家的设计和体系结构，他们通常拥有强大的硬件可供使用。常见的简单模型优化技巧包括迁移学习、dropout、学习率调整等

统计式的语言模型是借由一个几率分布，而指派几率给字词所组成的字串。语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。

根据给定信息信息生成图表。

语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。TTS技术（又称文语转换技术）隶属于语音合成，它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。

视频生成是指利用深度学习等技术生成视频的任务。

点云生成即生成点云数据的任务。