接上，本文重点梳理基础架构设计相关的知识。
一、一些概念的理解和学习
有损/无损神经数据压缩：
有损神经数据压缩和无损神经数据压缩是两种不同的数据压缩方法，它们在神经科学领域中被广泛应用。以下是它们的定义、应用场景和关键技术：
有损神经数据压缩：
- 定义：有损神经数据压缩是指在压缩过程中允许损失一定的数据精度或信息，以达到更高的压缩比。这种压缩方法主要利用了人类对神经数据中的某些频率成分或特征不敏感的特性。
- 应用场景：有损神经数据压缩广泛应用于神经科学领域的大规模数据处理和存储，如脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）和功能性磁共振成像（fMRI）等。这些神经数据通常具有大量的样本和特征维度，通过有损压缩可以有效地减小数据体积，节省存储空间和传输带宽。
- 关键技术：有损神经数据压缩的关键技术包括变换编码、量化、熵编码等。变换编码可以将原始数据转换到另一个域，以便更好地去除数据间的相关性；量化则是将连续的数值映射到有限的离散值上，以减少数据的表示精度；熵编码则利用数据的统计特性进行压缩，如霍夫曼编码和算术编码等。
无损神经数据压缩：
- 定义：无损神经数据压缩是指在压缩过程中不允许损失任何原始数据的信息，即压缩后的数据可以完全恢复到原始状态。这种压缩方法主要利用了数据间的冗余性和相关性。
- 应用场景：无损神经数据压缩适用于需要保留数据完整性的场景，如神经信号的实时传输和精确分析。在这些场景中，任何一点信息的缺失都可能导致分析结果的偏差或失真。
- 关键技术：无损神经数据压缩的关键技术包括预测编码、字典编码和熵编码等。预测编码利用历史数据对当前数据进行预测，并对预测误差进行编码；字典编码则是通过构建数据块的字典来表示数据，以达到压缩的目的；熵编码同样在无损压缩中发挥着重要作用，可以有效地去除数据间的冗余性。
总的来说，有损神经数据压缩和无损神经数据压缩各有其适用场景和关键技术，它们都在神经科学领域的数据处理和存储中发挥着重要作用。
熵编码：
熵编码是一种数据压缩技术，它在信息论和编码理论中占有重要地位。
熵编码是一种无损数据压缩方法，其理论基础是信息熵。信息熵是描述随机变量不确定性的度量，也可以理解为数据中所包含的平均信息量。熵编码的核心思想是根据信源符号出现的概率，给每个符号分配不同长度的码字，使得出现概率高的符号分配较短的码字，出现概率低的符号分配较长的码字。通过这种变长编码方式，可以实现数据压缩，即使用更少的比特来表示原始数据。
常见的熵编码方法包括霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）。霍夫曼编码是一种前缀编码，它根据信源符号的概率构建霍夫曼树，并为每个符号分配树中唯一的路径作为码字。算术编码则更进一步，它将整个信源序列映射到一个[0,1)区间内的实数，通过不断缩小这个区间来表示序列中的每个符号。
熵编码是一种聪明的数据压缩方式，它可以根据数据中不同符号出现的频率来“定制”编码。想象一下，如果有一篇文章中“的”这个字出现得非常多，而“饕餮”这个词只出现了一次。熵编码就会给“的”这个字分配一个很短的编码，比如“01”，而给“饕餮”这个词分配一个很长的编码，比如“101101010101”。这样，在压缩后的数据中，“的”这个字就会用更少的空间来表示，而“饕餮”这个词虽然用了更多的空间，但因为它只出现了一次，所以对整个文件的压缩效果影响不大。
通过这种方式，熵编码可以有效地去除数据中的冗余信息，让文件变得更小。同时，因为它是无损压缩，所以压缩后的数据还可以完全恢复到原始状态，不会丢失任何信息。
自回归模型：
自回归模型是一种随机过程的代表，它规定输出变量线性地依赖于其自身的前值和随机项（一个不完全可预测的项）。因此，该模型可以被看作是一个随机差分方程（或递归关系）的形式。自回归模型被用来描述自然界、经济学等中的某些时变过程，它是时间序列分析中的一种常见形式。在自回归模型中，变量的当前值被表示为其先前值的线性组合加上一个随机误差项。这个随机误差项代表了模型中无法解释的部分，即模型的残差。自回归模型的核心是确定自回归的阶数，即先前值的数量，以及这些先前值对当前值的影响程度（即自回归系数）。
自回归模型是一种用过去的数据来预测未来的方法。它认为，一个事物在未来的表现，会受到它过去表现的影响。比如，如果我们要预测明天的股票价格，那么今天的股票价格、昨天的股票价格等等，都会对我们明天的预测产生影响。自回归模型就是把这些过去的数据（比如过去几天的股票价格）作为输入，然后通过一种叫做线性回归的方法，来预测未来的数据（比如明天的股票价格）。这种方法的好处是，它比较简单易懂，而且如果数据之间的关系真的是线性的，那么这种方法通常能够给出比较准确的结果。
归一化流：
归一化流（Normalizing Flows）是一种生成模型，它通过一系列可逆的变换将一个简单的先验分布（如标准正态分布）转换为复杂的目标分布。这些可逆变换的序列构成了归一化流的核心组成部分，使得模型能够精确地估计概率密度，并且在概率密度函数上具有可微性。归一化流模型能够灵活地生成样本，并且生成的样本质量高。此外，它还能进行有效的推断，从而应对复杂的推断任务。
简答说，归一化流可以看作是一种“形状变换”的技术。想象一下，我们有一堆数据点，它们呈现出一个复杂的分布形状。归一化流的目标就是找到一个方法，把这些复杂的数据点“变形”成一个简单的形状，比如一个圆球。这个“变形”的过程是通过一系列可逆的变换来实现的，也就是说，我们可以把这个圆球再“变回去”，恢复成原来的复杂形状。
这样做的好处是，一旦我们把数据变成了简单的形状，就可以很容易地对它进行各种操作，比如生成新的数据点、计算数据的概率密度等等。然后，我们再把这些操作的结果“变回去”，就可以得到在原始复杂分布上的对应结果。这就是归一化流的基本思想。
对抗生成网络：
对抗生成网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种深度学习模型，由Ian J. Goodfellow等人在2014年首次提出。
对抗生成网络是一种无监督的深度学习模型，由生成模型和判别模型两部分组成。生成模型的任务是捕捉样本数据的分布，而判别模型则是一个二分类器，用于判断输入数据是真实数据还是由生成模型生成的样本。在训练过程中，生成模型和判别模型交替优化，形成一个二元极小极大博弈问题。生成模型试图生成尽可能真实的数据来欺骗判别模型，而判别模型则努力区分真实数据和生成数据。最终，生成模型能够学习到训练数据的分布，并生成出与真实数据相似的新样本。
对抗生成网络就像是一场“造假者与验钞员”之间的游戏。生成模型就像是一个造假者，它试图制造出看起来像真钞一样的假钞（即生成与真实数据相似的样本）。而判别模型则像是一个验钞员，它的任务是分辨出哪些是真钞，哪些是假钞（即区分真实数据和生成数据）。在游戏开始时，造假者和验钞员的能力都不强，但随着时间的推移，他们通过不断地互相学习和对抗，各自的能力都会逐渐提高。最终，造假者可能会制造出连验钞员都无法分辨的假钞，而验钞员也会变得更加擅长识别假钞。这种互相竞争和学习的过程就是对抗生成网络的核心思想。
变分自编码器：
变分自编码器（Variational Auto-Encoders，VAE）是一种深度生成模型，基于变分贝叶斯推断的生成式网络结构。它不同于传统的自编码器，不是通过数值方式描述潜在空间，而是以概率方式描述对潜在空间的观察。VAE通过引入隐变量，并假设隐变量服从某种常见分布（如正态分布或伯努利分布），从而构建一个由隐变量生成目标数据的模型。在模型训练过程中，VAE使用编码器来估计特定分布，并通过优化目标使得生成的数据分布尽可能接近真实数据分布。
变分自编码器可以看作是一种“编码-解码”结构的网络，它的目标是将输入数据编码成一个潜在空间的表示，然后再从这个表示中解码出原始数据。但与传统的自编码器不同的是，VAE在编码过程中不仅得到一个数值表示，还得到一个概率分布。这个概率分布描述了潜在空间的可能状态，使得解码过程具有一定的随机性。因此，VAE可以生成与原始数据相似但又不完全相同的新数据。这种能力使得VAE在数据生成、图像修复、风格迁移等领域具有广泛的应用价值。
扩散模型：
扩散模型是用于描述系统中扩散过程的数学模型。这些过程包括传播、渗透、传输等。在物理学、化学、生物学、社会学等多个学科中，扩散模型被用来描述分子、信息、想法或行为等在特定介质或群体中的传播方式。模型通常建立在扩散理论的基础上，通过微分方程、概率论或其他数学工具来描述扩散过程的动态变化。扩散模型可以预测扩散的范围和速度，并提供对策或预防措施。
在机器学习中，扩散模型（也被称为扩散概率模型）是一类潜变量模型，使用变异推理训练的马尔科夫链。扩散模型的目标是通过对数据点在潜在空间中扩散的方式进行建模来学习数据集的潜在结构。在计算机视觉中，扩散模型被训练为通过学习逆转扩散过程来对高斯噪声模糊的图像进行去噪。
扩散模型就像是一张地图，帮助我们了解某样东西（比如分子、信息、疾病等）是如何在一个系统或群体中传播的。想象一下，你在一个房间里喷洒香水，香水的气味会逐渐扩散到整个房间。扩散模型就是用来描述这个过程是如何发生的，香水气味是如何从一点扩散到整个空间的。
在机器学习的领域里，扩散模型就像是一个魔法工具，它可以帮助我们从一堆混乱的数据中找出隐藏的规律。就像是我们玩拼图游戏时，扩散模型能帮我们找到正确的拼图碎片，最终拼出完整的图像。
（待续）
