YouTube算法（YouTube算法复现）

为什么玩游戏会很开心？

因为游戏，成功地把握住了人的心理活动，掌握了人的喜怒哀乐，通过应用心理学来解析人的心理，从而使得游戏变得更加的吸引人，让玩游戏的人更容易收获“成就感”，是的，你没听错，就是成就感。

可能是男生在现实生活中有许多压力，但是男儿有泪不轻弹，所以男生喜欢打游戏，喜欢在游戏里面释放自己的压力，释放了压力后，自然就会感觉很快乐，这大概就是男生喜欢打游戏的原因吧！

玩游戏，最主要的体验就是完成一系列的小任务（由关卡、进度、物品收集、竞技等游戏设定来体现），体验、探索新世界，玩家在探索世界、完成任务的时候身体有多巴胺分泌，人会感到快乐。

我们小时候捡板栗，捞鱼，抓螃蟹，都是基于这点产生类似的快乐。

小时候吃七八颗板栗就能满足，捞三四条鱼就够养了，产出的东西本身得到的获得感很一般，食物饱则腻，玩具玩的次数多了则乏味，最刺激人快乐体验的是过程，是从树叶中发现板栗的那一刻，是搬开石头发现螃蟹的那一秒，伴随着体内激素的分泌，快乐而刺激，让人沉迷，不可自拔。因此捡小半筐板栗后依然继续寻寻觅觅渴望找到更多，装螃蟹小袋子都要满了依然渴望搬下一块石头。

此处是游戏的快乐，而非狩猎，也不是搜寻生产资料，就是追求快乐，因此捉螃蟹就是为了快乐才捉的。

渴望的不是螃蟹、板栗，而是快乐、刺激。

行为科学的大拿，Dan Ariely，就是基于人的此种行为逻辑，帮助谷歌从Irrational Labs到YouTube的视频分发算法，帮助YouTube独步天下。这个算法逻辑启发了后来的字节跳动，帮助字节跳动到如今抖音、tiktok的擎天一柱（抖音做到了收割我全家的注意力去盈利）。

用户看抖音视频，跟玩游戏是一样的体验，产品把用户的体验变成一连串小任务，人在完成任务的过程中被刺激，分泌多巴胺等激素，让人快乐。用户在发现视频的过程中，回到了我们小时候抓螃蟹、捡板栗的行为模式，看有趣的视频是次要优先级，最让人不可抗拒的是发现有趣视频的过程。看八个无感视频，能翻到一个感兴趣的，爽而快乐，从看视频开始变成追求那份爽而快乐，享受的是「找、翻、捉」完成任务时带来的满足感，永远有下一个，永远能让人快乐，尽管疲惫。

因此游戏的品质很大程度可以由「任务」的设置来区分，好的游戏，任务设定丰富而多元，避免玩家沉溺于完成任务而忽视了体验游戏的丰富，很多单机、主机游戏都追求丰富、多元，避免重复任务，主动避免「捉螃蟹」式的刺激，而是按章节设定，跟电影一样，有结局，让玩家知道有结局可期，体验才更有意义。

次一级的游戏则忽视这点，聚焦于追求玩家的时间，利用行为科学来harness人性，以此盈利。

把游戏做的跟工作一样，日任务，周任务，完成任务得反馈，拿到反馈爽一下继续奔波下一轮任务，变成跟抖音一样，让玩家沉浸于任务之间，没有终点，沉醉于快乐，最后反而不快乐。

有的游戏，只要玩家在线，它就能盈利，跟抖音一样，只要你看抖音，它都能把你的注意力当成商品卖给广告商。这些行为科学下的经济模式，让部分游戏公司揣摩人性，给玩家使坏，让人停不下来，过于享受此种快乐跟刺激的玩家，会慢慢消耗本该投放到其它生活目标的精力，比如锻炼、健康饮食、睡眠等。

YouTube如何创建多个频道Channel？用一个谷歌账号即可

创建多几个youtube油管频道有什么用处？

创建多几个youtube油管频道有什么用处？

创建多个频道的最大好处就是可以避免频道被封，影响一直积累起来数据。

一个帐户最多创建50个YouTube频道。

你可以用来测试不同的视频类型；

登录一个谷歌账号就可以在多个频道之间切换；

没有人知道你的“其他”频道 ，每个频道都是完全独立的；

把个人频道和工作频道分开，因为youtube的视频推荐算法，如果个人和工作时看的内容不一样，首页推荐的视频就会不同，不多不少会影响使用体验；

Adsense帐户对所有渠道均有效，因此可以通过新频道获利。

但要注意的是，如果账号被封，所有的频道都会作废，这点需要注意。

YouTube如何创建多个频道Channel？

方法挺简单的：

在首页左边的setting设置

然后找到 create a new channel，创建新的频道：

输入新频道名称：

然后在头像下拉菜单，就可以选择switch account，里面就会有你所有的频道

然后就可以上传新的头像

会跳到账号设置，点击小铅笔上传头像：

Peace out!

isis的视频在哪看

据英国BBC网站7月21日报道，日前，谷歌旗下全球最大的视频网站youtube表示，为了帮助用户远离极端视频，打击恐怖分子的宣传和另类招募伎俩，他们决定要尝试新技术，将搜索“极端组织”相关宣传视频的访问重新定向，给搜索者提供反恐视频。

youtube上提供的谴责恐怖主义视频列表

报道称， 当人们在 YouTube 上搜索特定关键词的时候，youtube将展示一批揭露暴力极端分子的播放列表。youtube表示，在网站上传极端组织IS宣传视频已经违反了相关条款，发现就会被删除。他们希望“重定向”的做法能有效阻止一些人变得激进化。

“重定向”的播放列表中所提供的视频并不是专门制作的，而是世界各地上传到网站上的反极端组织视频，这样更具说服力。

例如有：前极端组织分子的证词，他描述了IS的生活并非极端组织宣传视频中描述的那样；

一位老奶奶谴责两名IS武装分子，称他们是“恶魔”，并劝他们回头；

伊玛目谴责IS败坏伊斯兰的名声，以及IS组织内部一团糟的视频等等。

老奶奶称ISIS武装分子为“恶魔”

youtube还告诉BBC，他们将开始重定向用英语搜索特定术语的用户，之后还会添加其他语言，包括阿拉伯语。

算法将要确定哪些搜索关键词需要被列入“重定向”中，youtube公司还会监测网民与其提供的反恐播放列表的互动情况。

youtube表示，这一做法是“我们最新的尝试，可以帮助改变有激进想法的人的思想”。目前，youtube已经和广告小组进行合作。

据了解，在去年，谷歌就率先进行尝试“重定向”，谷歌将其搜索广告算法和YouTube视频平台结合起来，识别和锁定IS崇拜者，最终令他们放弃加入IS。

今年早些时候，有媒体报道称，谷歌的这一项目运作效果出奇的好。约两个月内，超过30万人被吸引到反IS的YouTube频道。

常用优化器算法归纳介绍

优化器是神经网络训练过程中，进行梯度下降以寻找最优解的优化方法。不同方法通过不同方式（如附加动量项，学习率自适应变化等）侧重于解决不同的问题，但最终大都是为了加快训练速度。

这里就介绍几种常见的优化器，包括其原理、数学公式、核心思想及其性能；

核心思想： 即针对每次输入的训练数据，计算输出预测与真值的Loss的梯度；

从表达式来看，网络中参数的更新，是不断向着最小化Loss函数的方向移动的：

优点:

简单易懂，即对于相应的最优解（这里认为是Loss的最小函数），每次变量更新都是沿着局部梯度下降最快的方向，从而最小化损失函数。

缺点:

不同于标准梯度下降法（Gradient Descent）一次计算所有数据样本的Loss并计算相应的梯度，批量梯度下降法（BGD, Batch Gradient Descent）每次只取一个小批次的数据及其真实标签进行训练，称这个批次为mini-batch；

优点：

缺点：

随机梯度下降法的 batch size 选择不当可能导致模型难以收敛；由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。

我们会事先定义一个迭代次数 epoch，首先计算梯度向量 params_grad，然后沿着梯度的方向更新参数 params，learning rate 决定了我们每一步迈多大。

Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数可以收敛到局部极小值。

和 BGD 的一次用所有数据计算梯度相比，SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新，对于很大的数据集来说，可能会有相似的样本，这样 BGD 在计算梯度时会出现冗余，而 SGD 一次只进行一次更新，就没有冗余，而且比较快，并且可以新增样本。

即训练时，每次只从一批训练样本中随机选取一个样本进行梯度下降；对随机梯度下降来说，只需要一次关注一个训练样本，一点点把参数朝着全局最小值的方向进行修改了。

整体数据集是个循环，其中对每个样本进行一次参数更新

缺点：

梯度下降速度比较慢，而且每次梯度更新时往往只专注与局部最优点，而不会恰好指向全局最优点；

单样本梯度更新时会引入许多噪声（跟训练目标无关的特征也会被归为该样本分类的特征）；

SGD 因为更新比较频繁，会造成 cost function 有严重的震荡。

BGD 可以收敛到局部极小值，当然 SGD 的震荡可能会跳到更好的局部极小值处。

当我们稍微减小 learning rate，SGD 和 BGD 的收敛性是一样的。

优点：

当处理大量数据时，比如SSD或者faster-rcnn等目标检测模型，每个样本都有大量候选框参与训练，这时使用随机梯度下降法能够加快梯度的计算。

随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，如果样本量很大的情况，那么可能只用其中部分的样本，就已经将 迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十几万训练样本，一次迭代不可能最优，如果迭代10次的话就需要遍历训练样本10次。缺点是SGD的噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。所以虽然训练速度快，但是准确度下降，并不是全局最优。虽然包含一定的随机性，但是从期望上来看，它是等于正确的导数的。

梯度更新规则：

MBGD 每一次利用一小批样本，即 n 个样本进行计算，这样它可以降低参数更新时的方差，收敛更稳定，另一方面可以充分地利用深度学习库中高度优化的矩阵操作来进行更有效的梯度计算。

和 SGD 的区别是每一次循环不是作用于每个样本，而是具有 n 个样本的批次。

超参数设定值: n 一般取值在 50～256

缺点：（两大缺点）

鞍点就是：一个光滑函数的鞍点邻域的曲线，曲面，或超曲面，都位于这点的切线的不同边。例如这个二维图形，像个马鞍：在x-轴方向往上曲，在y-轴方向往下曲，鞍点就是（0，0）。

为了应对上面的两点挑战就有了下面这些算法

核心思想：

不使用动量优化时，每次训练的梯度下降方向，都是按照当前批次训练数据计算的，可能并不能代表整个数据集，并且会有许多噪声，下降曲线波动较大：

添加动量项之后，能够有效减小波动，从而加快训练速度：

当我们将一个小球从山上滚下来时，没有阻力的话，它的动量会越来越大，但是如果遇到了阻力，速度就会变小。

加入的这一项，可以使得梯度方向不变的维度上速度变快，梯度方向有所改变的维度上的更新速度变慢，这样就可以加快收敛并减小震荡。

优点：

通过动量更新，参数向量会在有持续梯度的方向上增加速度；

使梯度下降时的折返情况减轻，从而加快训练速度；

缺点：

如果数据集分类复杂，会导致 和 时刻梯度 向量方向相差较大；在进行向量求和时，得到的 会非常小，反而使训练速度大大下降甚至模型难以收敛。

这种情况相当于小球从山上滚下来时是在盲目地沿着坡滚，如果它能具备一些先知，例如快要上坡时，就知道需要减速了的话，适应性会更好。

目前为止，我们可以做到，在更新梯度时顺应 loss function 的梯度来调整速度，并且对 SGD 进行加速。

核心思想：

自适应学习率优化算法针对于机器学习模型的学习率，采用不同的策略来调整训练过程中的学习率，从而大大提高训练速度。

这个算法就可以对低频的参数做较大的更新，对高频的做较小的更新，也因此，对于稀疏的数据它的表现很好，很好地提高了 SGD 的鲁棒性，例如识别 Youtube 视频里面的猫，训练 GloVe word embeddings，因为它们都是需要在低频的特征上有更大的更新。

Adagrad 的优点是减少了学习率的手动调节

式中， 表示第 个分类， 表示第 迭代同时也表示分类 累计出现的次数。 表示初始的学习率取值（一般为0.01）

AdaGrad的核心思想： 缩放每个参数反比于其所有梯度历史平均值总和的平方根。具有代价函数最大梯度的参数相应地有较大的学习率，而具有小梯度的参数又较小的学习率。

缺点：

它的缺点是分母会不断积累，这样学习率就会收缩并最终会变得非常小。

这个算法是对 Adagrad 的改进，

和 Adagrad 相比，就是分母的 换成了过去的梯度平方的衰减平均值，指数衰减平均值

这个分母相当于梯度的均方根 root mean squared (RMS)，在数据统计分析中，将所有值平方求和，求其均值，再开平方，就得到均方根值 ，所以可以用 RMS 简写：

其中 的计算公式如下， 时刻的依赖于前一时刻的平均和当前的梯度：

梯度更新规则:

此外，还将学习率 换成了 RMS[Δθ]，这样的话，我们甚至都不需要提前设定学习率了：

超参数设定值: 一般设定为 0.9

RMSprop 是 Geoff Hinton 提出的一种自适应学习率方法。

RMSprop 和 Adadelta 都是为了解决 Adagrad 学习率急剧下降问题的，

梯度更新规则:

RMSprop 与 Adadelta 的第一种形式相同：（使用的是指数加权平均，旨在消除梯度下降中的摆动，与Momentum的效果一样，某一维度的导数比较大，则指数加权平均就大，某一维度的导数比较小，则其指数加权平均就小，这样就保证了各维度导数都在一个量级，进而减少了摆动。允许使用一个更大的学习率η）

超参数设定值:

Hinton 建议设定 为 0.9, 学习率 为 0.001。

这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。相当于 RMSprop + Momentum

除了像 Adadelta 和 RMSprop 一样存储了过去梯度的平方 vt 的指数衰减平均值 ，也像 momentum 一样保持了过去梯度 mt 的指数衰减平均值：

如果 和 被初始化为 0 向量，那它们就会向 0 偏置，所以做了偏差校正，通过计算偏差校正后的 和 来抵消这些偏差：

梯度更新规则:

超参数设定值:

建议

示例一

示例二

示例三

上面情况都可以看出，Adagrad, Adadelta, RMSprop 几乎很快就找到了正确的方向并前进，收敛速度也相当快，而其它方法要么很慢，要么走了很多弯路才找到。

由图可知自适应学习率方法即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam 在这种情景下会更合适而且收敛性更好。

如果数据是稀疏的，就用自适用方法，即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。

RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。

Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum，

随着梯度变的稀疏，Adam 比 RMSprop 效果会好。

整体来讲，Adam 是最好的选择。

很多论文里都会用 SGD，没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值，但是比其它算法用的时间长，而且可能会被困在鞍点。

如果需要更快的收敛，或者是训练更深更复杂的神经网络，需要用一种自适应的算法。

各种优化器Optimizer原理：从SGD到AdamOptimizer

深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

油管被吞播放量怎么办

油管被吞播放量应该清除缓存及时换ip地址，油管吞播放量是因为油管算法更新，有时候更新过后可能正常合法的播放量都会回退的。所以刷油管一定要清除缓存及时换ip地址。