图像风格迁移是一种用不同风格渲染图像语义内容的图像处理方法，简单地说，就是提供一幅表示风格的图片，然后在尽可能保留图像内容的情况下，将照片转化为该风格。传统非参数的风格迁移方法只能通过提取图像的低层次特征（色彩、纹理等）来进行纹理合成，无法提取图像高层的特征。非参数风格的方法包括基于笔划的渲染、图像类比、图像滤波、纹理合成等。
近年来，随着深度神经网络在其它视觉感知领域（例如物体与人脸识别）的广泛应用，其在风格迁移领域也具有良好的表现。神经网络具有良好的特征提取能力，能够提取到丰富的语义信息，而这些信息正是风格迁移的基础。
时域和频域是用来分析信号的两个不同角度。在时域中，自变量为时间，表现在函数图像上也就是横轴为时间，纵轴为信号的变化。而在频域内，自变量为频率，表现在函数图像上就是横轴为频率，纵轴是该频率信号的幅度。将频域内不同频率的信号分量全部叠加起来，便可以还原得到时域内的信号。
上述定义用一个比较常见的例子解释就是钢琴曲，我们耳朵听到的曲子是一段随着时间变化的振动，这相当于是它在时域上的信号；而演奏钢琴曲的时候，是按照乐谱在钢琴上面敲下不同的按键，乐谱就相当于是钢琴曲在频域内的表现形式。
傅里叶分析就是用来实现时域和频域相互转换的工具，它的基本原理是将信号分解为一系列三角函数的叠加。根据时域上的数据是否具有周期性，可以分为傅里叶级数和傅里叶变换两种运算；而根据时域上的数据是离散或是连续，则又可以分为离散形式和连续形式的变换。
目前在各类文章中所提到的图卷积网络（Graph Convolutional Network）有两层含义：广义的GCN指的是图神经网络中的一个子类，泛指使用了图卷积运算的网络结构（例如综述文章Deep Learning on Graphs: A Survey中，GCN一词的含义）；而狭义的GCN则特指Kipf和Welling在文章SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS中提出的GCN网络结构。本文中如果无特殊说明，则使用的是泛指的概念。
“图卷积”指的是将欧式数据（如图像、时间序列这类规则的数据）上的卷积操作进一步泛化到非欧式的图结构数据中。它的主要思想是通过聚合结点自己及其相邻结点的特征，从而得到结点的表示。下图展示了图卷积网络是如何进行计算的：
注：本文的内容主要来自于三篇图神经网络综述文章A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks，Graph neural networks: A review of methods and applications和Deep Learning on Graphs: A Survey的总结。
传统的卷积神经网络、循环神经网络等结构在提取欧氏空间数据（例如语音、图像、自然语言等结构化的序列或者网格数据）的特征上面取得了巨大的成功。但是实际许多应用场景的数据是从非欧氏空间产生的，例如社交网络、知识图谱、分子结构等。相比于文本和图像，这些非结构化的图结构数据比较复杂，例如结点数量任意且顺序不固定、结点之间的关系复杂、可能包含多模态的特征等。
因此，图数据的复杂性给传统的机器学习算法带来了很大挑战。一些对于欧氏数据的运算（如卷积）不能直接应用在图结构上。为了将深度学习方法应用到图结构数据上，图神经网络（Graph Neural Network，GNN）便由此出现并不断发展。
在使用机器学习算法对语言文字进行处理的时候，我们需要对文字做一些预处理，将其变为算法可以识别的数据格式（即向量）。在下文中，我们假设已经从某些渠道获取到了一些文本（如网页爬虫、日志记录、文本语料库、等等），接下来对这些文本进行预处理的过程主要为如下几个步骤：
对于中文与英文来说，它们的处理过程大致都符合上述流程，但是各自存在一些特殊性，在下文将进行详细说明。
Transformer是Attention is All You Need论文中提出的一种新的框架。在Transformer结构中，抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络的结构仅由Self-attention和全连接的前馈网络组成。
由于Attention机制最初是基于seq2seq提出的，因此下文将首先简单地介绍seq2seq和Attention机制，然后再详细介绍Transformer。
生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）基于博弈论场景，共包含两部分：判别器和生成器，其中生成器网络需要与一个判别器网络进行竞争。生成器网络\(g\)直接产生样本\(\boldsymbol{x}=g(\boldsymbol{z};\boldsymbol{\theta^{(g)}})\)（\(\boldsymbol{\theta^{(g)}}\)指生成器网络的参数），其中\(\boldsymbol{z}\)为一个向量，通常是按照均匀分布或者正态分布生成的随机噪声；而它的对手判别器网络\(d\)则试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取的样本，判别器计算得到由\(d(\boldsymbol{x};\boldsymbol{\theta}^{(d)})\)（\(\boldsymbol{\theta}^{(d)}\)为判别器网络的参数）给出的概率值，指示\(\boldsymbol{x}\)是真实训练样本而不是从模型抽取的伪造样本的概率。
GAN网络的目标函数如下： \[ \arg \min_{g}\max_{d} V(\boldsymbol{\theta}^{(g)},\boldsymbol{\theta}^{(d)}) \] 其中\(V(\boldsymbol{\theta}^{(g)},\boldsymbol{\theta}^{(d)})\)的表达式为： \[ V(\boldsymbol{\theta}^{(g)},\boldsymbol{\theta}^{(d)})=E_{\boldsymbol{x}\sim P_{data}}[\log d(\boldsymbol{x})]+E_{\boldsymbol{x}\sim P_{G}}[\log (1-d({\boldsymbol{x}}))] \]
自编码器是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。这个网络可以看作由两部分组成：一个由函数\(\boldsymbol{h}=f(\boldsymbol{x})\)表示的编码器，和一个生成重构的解码器\(\boldsymbol{r}=g(\boldsymbol{h})\)。其中，\(f()\)和\(g()\)分别表示编码器和解码器所对应神经网络的函数表达式。
需要注意的是，如果一个自编码器只是简单地学会将处处设置为\(g(f(\boldsymbol{x}))=\boldsymbol{x}\)，那么这个自编码器就没有什么特别的用处，且不能被推广到新的实例。相反，通常是向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制，并且只能复制与训练数据相似的输入。这种约束强制模型考虑输入数据的哪些部分需要被优先复制，这样往往可以学到数据的有用特性。
目前，自编码器的应用主要包括降维、特征学习、去噪、图像生成、异常检测等。
在下面一个简单的示例程序中，通过使用CUDA流来使得一些CUDA操作可以被并发执行：
训练机器学习模型通常需要大量的数据，但是在实际情况下通常会面临数据孤岛问题，即数据碎片化和数据隔离的问题。产生这一问题的原因通常有：
