- 简介机器学习研究的前所未有的速度带来了令人难以置信的进展，但也带来了巨大的挑战。目前，该领域缺乏强有力的理论基础，许多重要的成就源于难以在原则上证明其有效性的临时设计选择，其有效性经常无法解释。研究债务正在增加，许多论文被发现无法重现。本文是一篇调查报告，涵盖了一些最近的工作，试图从范畴论的角度研究机器学习。范畴论是抽象数学的一个分支，在数学内外的许多领域都有成功的应用。作为数学和科学的通用语言，范畴论可能能够为机器学习领域提供统一的结构。这可以解决上述一些问题。在这项工作中，我们主要关注范畴论在深度学习中的应用。具体来说，我们讨论了使用范畴光学来建模基于梯度的学习，使用范畴代数和积分变换将经典计算机科学与神经网络联系起来，使用函子链接不同的抽象层次并保持结构，以及使用字符串图表提供神经网络架构的详细表示。
- 图表
- 解决问题论文试图通过范畴论的方法解决机器学习中缺乏强理论基础、设计选择难以解释和研究债务增加等问题。
- 关键思路论文主要关注将范畴论应用于深度学习中，包括使用范畴光学模拟基于梯度的学习、使用范畴代数和积分变换将经典计算机科学与神经网络联系起来、使用函子链接不同的抽象层次并保留结构，以及使用字符串图表提供神经网络架构的详细表示。
- 其它亮点论文的实验设计和数据集使用并未涉及。但是，范畴论的应用为机器学习提供了一种新的理论基础，可以解决当前领域中存在的问题。此外，论文提出的方法和思路为深度学习的发展提供了新的思路和方向。
- 最近的相关研究包括使用范畴论的方法来研究深度学习，如“范畴论方法在深度学习中的应用”等。
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