计算机视觉与深度学习技术融合：从强化学习到NLP的探索

# 计算机视觉与深度学习技术融合：从强化学习到NLP的探索 ## 1. 计算机视觉与强化学习的融合 ### 1.1 状态动作值计算与Q表更新 在给定状态下，智能体需要计算各种动作的价值。通过计算不同动作在特定状态下的价值，智能体可以做出更优的决策。同时，智能体利用在给定状态下采取动作的折扣值来更新Q表。具体来说，Q表记录了在每个状态下采取不同动作的预期价值。 ### 1.2 Q表的局限性与深度Q网络的应用 当状态数量较多时，Q表的存储和计算变得不可行。为了解决这个问题，可以使用深度Q网络（DQN）。DQN通过神经网络来近似Q值，能够处理大量的状态。 ### 1.3 基于DQN的应用 - **玩Pong游戏**：利用基于固定目标的DQN，结合CNN神经网络，构建能够学习玩Pong游戏的智能体。智能体通过不断与环境交互，学习如何做出最优动作以获得更高的分数。 - **自动驾驶**：使用CARLA模拟器，借助基于固定目标的DQN实现自动驾驶。智能体在模拟环境中学习如何根据不同的路况和交通信息做出决策，以实现安全、高效的驾驶。 ### 1.4 深度Q学习的优势 深度Q学习可以使用几乎相同的代码来学习不同的任务，如CartPole平衡、玩Pong游戏和自动驾驶导航。这展示了深度Q学习的强大泛化能力。 ## 2. 计算机视觉与NLP技术的结合 ### 2.1 结合的概述 卷积神经网络（CNN）可以与自然语言处理（NLP）中广泛使用的Transformer算法结合，开发出同时利用计算机视觉和NLP的解决方案。主要涉及以下几个方面： - 视觉Transformer（ViTs）用于图像分类。 - Transformer光学字符识别（TrOCR）用于手写图像转录。 - LayoutLM用于文档图像的问答。 - Bootstrapping Language Image Pre-training（BLIP2）用于视觉问答。 ### 2.2 Transformer的介绍 #### 2.2.1 RNN和LSTM的局限性 - 词嵌入不依赖于上下文：一个词的嵌入在不同上下文中是相同的，例如“apple”在水果和公司的上下文中具有相同的嵌入。 - 训练时隐藏状态计算顺序进行：一个词的隐藏状态依赖于前一个词的隐藏状态，导致处理文本的时间较长。 #### 2.2.2 Transformer的优势 - 可以在大量数据上进行预训练。 - 可以微调以适应各种下游任务，包括视觉任务。 - 可以在多种架构中利用中间状态/隐藏状态，如编码器 - 解码器架构。 - 与RNN相比，可以并行训练输出。 ### 2.3 Transformer的基本原理 #### 2.3.1 机器翻译场景示例 以英语到法语的机器翻译为例，Transformer架构由编码器和解码器组成。 #### 2.3.2 编码器块 - **词嵌入获取**：对输入的英语句子进行字节对编码（tokenization），将单词拆分为更小的单元，避免出现未知词，并为每个token分配嵌入。 - **自注意力模块**： - 输入三个二维矩阵：查询（Q）、键（K）和值（V）矩阵。 - 为了处理大的嵌入尺寸，将矩阵拆分为更小的组件。 - 执行缩放点积注意力计算，具体步骤如下： 1. 将输入的词嵌入转换为Q、K、V向量。 2. 使用多头方法将向量拆分为多个“头”。 3. 在每个头中，计算键转置和查询矩阵的乘积，除以向量维度的平方根，通过softmax激活得到每个词与其他词的重要性矩阵。 4. 将重要性矩阵与值矩阵相乘得到自注意力操作的输出。 5. 使用concat层将多个头的输出组合成一个张量。 6. 通过残差块和归一化处理输出。 7. 通过线性网络得到与输入维度相似的输出。 ```mermaid graph LR A[输入词嵌入] --> B[转换为Q、K、V向量] B --> C[多头拆分] C --> D[键转置和查询矩阵相乘] D --> E[除以向量维度平方根] E --> F[Softmax激活] F --> G[与值矩阵相乘] G --> H[Concat层组合输出] H --> I[残差块和归一化] I --> J[线性网络输出] ``` #### 2.3.3 解码器块 解码器块与编码器块类似，但增加了两个部分： - **掩码多头注意力**：在计算某个时间步的注意力时，掩码未来时间步的token，避免网络偷看未来信息。 - **交叉注意力**：编码器的键和值矩阵作为解码器交叉注意力的键和查询输入，值输入由神经网络独立学习。 同时，为了让网络理解输入序列中词的顺序，需要添加位置编码。 ### 2.4 ViTs的工作原理 #### 2.4.1 工作流程 - **图像分块**：将图像分割成多个小块，例如将300x300的图像分割成9个100x100的小块。 - **线性投影**：将每个小块展平并通过线性投影，类似于提取词嵌入。 - **添加位置嵌入和类令牌**：为每个小块添加位置嵌入，同时初始化一个类令牌，用于最终的图像分类。 - **通过Transformer编码器**：将所有嵌入通过Transformer编码器，经过归一化、多头注意力和跳过连接等操作。 - **附加最终头部**：根据具体问题附加最终头部，如在图像分类中，仅对分类（CLS）令牌附加线性层。 ```mermaid graph LR A[输入图像] --> B[图像分块] B --> C[线性投影] C --> D[添加位置嵌入和类令牌] D --> E[通过Transformer编码器] E --> F[附加最终头部] ``` ### 2.5 ViTs的实现 #### 2.5.1 安装和导入包 ```python %pip install -U torch-snippets transformers kaggle from torch_snippets import * from transformers import ViTModel, ViTConfig from torch.optim import Adam model_checkpoint = 'google/vit-base-patch16-224-in21k' ``` #### 2.5.2 导入数据集 ```python %%writefile kaggle.json {"username":"xx", "key":"xx"} !mkdir -p ~/.kaggle !cp kaggle.json ~/.kaggle/ !chmod 600 /root/.kaggle/kaggle.json !kaggle datasets download -d tongpython/cat-and-dog !unzip cat-and-dog.zip ``` ####