AI 与机器学习2018arxiv.org
TherML——机器学习的热力学
TherML – Thermodynamics of Machine Learning
进阶 · 约 35 分钟读完前置知识：热力学基础、概率模型、KL散度与信息论
导读
这篇论文探讨机器学习与热力学之间的形式化联系，尝试把温度、能量、平衡态等热力学概念及其定律，通过候选概率模型之间的 KL 散度等工具，类比地引入学习过程与模型分析。评论者指出，这类做法与信息几何、算法热力学等既有研究方向一脉相承。
HN 关注点：焦点在于：这种把热力学定律「硬塞进」机器学习的类比究竟是真有启发，还是 KL 散度上的数学变形游戏。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 1 补充 1 亲历 2
质疑质疑这类热力学类比只是 KL 散度上的数学变形，缺乏真正的洞见。
真有人觉得这很意外吗？在候选概率模型之间围绕 KL 散度做各种扭曲变形，硬把热力学定律和平衡态的类比塞进机器学习——我既不觉得意外，也不觉得有启发性或有趣。这让我想起 [0] 中「boosting 的信息几何」那一节。
mlthoughts2018查看英文原文
Does anyone really find it surprising that you can do contortions around KL divergence among candidate probabilistic models to the point of shoe-horning some analogue of thermodynamic laws and equilibria into machine learning? I don’t find this either surprising, illuminating, or interesting. It reminds me of the “information geometry of boosting” section of [0]. [0]: https://pdfs.semanticscholar.org/2fad/679058e465fc07f942cfedd215cedbe09c6d.pdf
补充补充资料：John Baez 的「算法热力学」做了类似的算法类比，可作延伸阅读。
Baez 有相关的论文/博文！非常有意思而且很好读（前提是有本科热力学基础）。他最终为温度、能量等量构造出了算法层面的类比，思路和本文很像。
I-like-food查看英文原文
Related paper/blog post by baez! It's quite interesting and very readable (assuming a background in ugrad thermo). He ends up creating algorithmic analogs to measures like temperature, energy etc much like in this. https://johncarlosbaez.wordpress.com/2010/10/12/algorithmic-thermodynamics/
亲历亲历：现代统计方法本就源于物理，从物理切入的概率课很有价值。
这就是我喜欢大学那门计算概率课的原因——教授从物理问题出发引入所有概念；现代统计中的很多方法，最初就是为了解释粒子在特定约束下的物理行为而建立的。
mlazos查看英文原文
This is why I enjoyed a computational probability class in college - the professor introduced all of the concepts starting with a problem in physics, a lot of methods in modern stats were built to explain physical behavior of particles with certain constraints.
亲历作者自荐的入门级博文系列，适合想降低门槛的读者。
自我推荐一下：如果你喜欢这篇论文，又想看些（技术性没那么强的）关于机器学习与热力学联系的见解，可以看看我的系列博文：http://henripal.github.io/blog/stochasticdynamics
henripal查看英文原文
Self plug: If you enjoy this and want some (less technical) insight on connections between ML and thermodynamics, you might enjoy my series of blog posts: http://henripal.github.io/blog/stochasticdynamics
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
- 评论区提到的论文
历次讨论
- 2018Hacker News 讨论帖154 分 · 24 评
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