直接压缩一切!OpenAI首席科学家Ilya Sutskever这么看无监督学习
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发布时间：2024-10-23 21:58
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时间：2024-10-25 13:56
OpenAI首席科学家Ilya Sutskever在Simons Institute的讲座中，提出了一个新颖的观点，即无监督学习可以从压缩的视角来理解。他强调了对无监督学习的广义问题探讨，如学习的本质、其有效性以及为何神经网络能实现。在讲座中，他以监督学习为例，说明了其成功背后的数学保证，尤其是通过统计学习理论和VC维的理解。
Sutskever指出，无监督学习的挑战在于缺乏明确的数学理论支持，这导致我们在理解其工作方式时感到困惑。他提出了一种名为分布匹配的无监督学习方法，这种方法虽然非主流但有类似监督学习的有效性。他将无监督学习与压缩理论联系起来，解释了如何通过连接数据进行联合压缩，从而在预测任务上取得良好效果，这在一定程度上为无监督学习提供了一种数学描述。
他提出了一个思想实验，即使用压缩器来理解无监督学习，比如通过连接两个数据集并用一个压缩器处理，压缩器会利用数据中的共享模式。他还提到，条件Kolmogorov复杂度在无监督学习中的应用，尽管它是不可计算的，但它提供了一个有用的理论框架，展示了如何在监督任务上利用未标注数据。
此外，Sutskever指出，无监督学习的效果可以通过验证，例如在图像领域，他们使用iGPT模型进行像素预测任务，结果表明无监督学习在某些情况下能够接近或超过监督学习。然而，这仍是一个计算问题，需要更大的模型和更高的图像分辨率来进一步提升效果。
最后，Sutskever强调了线性表征在无监督学习中的重要性，尽管压缩理论不能完全解释其背后的原因，但他相信未来会对此有更深入的理解。
