解析人工智能中深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法

（文章來(lái)源：數(shù)智網(wǎng)）

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自動(dòng)編碼器 、去噪自動(dòng)編碼器 、稀疏編碼等屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。

20世紀(jì)60年代，Hubel和Wiesel通過(guò)對(duì)貓視覺(jué)皮層細(xì)胞的研究，提出了感受野的概 念。受此啟發(fā)， Fukushima提出神經(jīng)認(rèn)知機(jī) （neocognitron）可看作是CNNs卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，也是感受野概念在人工神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的首次應(yīng)用。隨后LeCun等人設(shè)計(jì)并采用基于誤差梯度的算法訓(xùn)練了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且其在一些模式識(shí)別任務(wù)中展現(xiàn)出了相對(duì)于當(dāng)時(shí)其它方法的領(lǐng)先性能。現(xiàn)代生理學(xué)關(guān)于視覺(jué)系統(tǒng)的理解也與CNNs中的圖像處理過(guò)程相一致，這為CNNs在圖像識(shí)別中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。CNNs是第一個(gè)真正成功地采用多層層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的具有魯棒性的深度學(xué)習(xí)方法，通過(guò)研究數(shù)據(jù)在空間上的關(guān)聯(lián)性，來(lái)減少訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量。

CNNs是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個(gè)二維平面組成，每個(gè)平面又由多個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)元組成。上一層中的一組局部單元作為下一層鄰近單元的輸入，這種局部連接觀點(diǎn)最早起源于感知器。外界輸入的圖像通過(guò)可訓(xùn)練的濾波器加偏置進(jìn)行卷積，卷積后在Ｃ１層會(huì)產(chǎn)生３個(gè)特征映射圖；然后特征映射圖中每組像素分別進(jìn)行求和加偏置，再通過(guò)Sigmoid函數(shù)得到Ｓ２層的特征映射圖；這些映射圖再通過(guò)濾波器得到Ｃ３層；Ｃ３與 Ｓ２類似，再產(chǎn)生Ｓ４；最后，這些像素值被光柵化，并且連接成向量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而便得到了輸出。

一般地，Ｃ層為特征提取層，每個(gè)神經(jīng)元的輸入與前一層的局部感受野相連，并提取該局部特征，根據(jù)局部特征來(lái)確定它與其他特征空間的位置關(guān)系；Ｓ層是特征映射層，特征映射具有位移不變性，每個(gè)特征映射為一個(gè)平面，平面上所有神經(jīng)元的權(quán)值是相等的，因而減少了網(wǎng)絡(luò)自由參數(shù)的個(gè)數(shù)，降低了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇的復(fù)雜度。每一個(gè)特征提取層都會(huì)跟著一個(gè)用于求局部平均及二次提取的計(jì)算層，這便構(gòu)成了兩次特征提取的結(jié)構(gòu)，從而在對(duì)輸入樣本識(shí)別時(shí)，網(wǎng)絡(luò)有很好的畸變?nèi)萑棠芰Α?/p>

CNNs是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，其適應(yīng)性強(qiáng)，善于挖掘數(shù)據(jù)局部特征。它的權(quán)值共享網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使之更類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，降低了網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度，減少了權(quán)值的數(shù)量，使得CNNs在模式識(shí)別中的各個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用并取得了很好的結(jié)果。CNNs通過(guò)結(jié)合局部感知區(qū)域、共享權(quán)重、空間或時(shí)間上的降采樣來(lái)充分利用數(shù)據(jù)本身包含的局部性等特征，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且保證一定程度上的位移的不變性。由LeCun出的LeNet模型在應(yīng)用到各種不同的圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)都取得了不錯(cuò)的效果，被認(rèn)為是通用圖像識(shí)別系統(tǒng)的代表之一。通過(guò)這些年的研究工作，CNNs的應(yīng)用越來(lái)越多，如人臉檢測(cè) 、文檔分析 、語(yǔ)音檢測(cè) 、車(chē)牌識(shí)別等方面。

DBNs是目前研究和應(yīng)用都比較廣泛的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，它由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)累加而成。RBM結(jié)構(gòu)分為可視層即輸入數(shù)據(jù)層（υ）和隱藏層（ｈ），每一層的節(jié)點(diǎn)之間沒(méi)有連接，但層和層之間彼此互連。相比傳統(tǒng)的sigmoid信念網(wǎng)絡(luò)，RBM易于連接權(quán)值的學(xué)習(xí)。其中，是條件概率分布。DBN學(xué)習(xí)的過(guò)程中，所要學(xué)習(xí)的就是聯(lián)合概率分布，在機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中，聯(lián)合概率分布的意義就是對(duì)象的生成。

傳統(tǒng)的BP算法在經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中廣泛應(yīng)用，但對(duì)于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練卻遇到了 很多困難：第一，BP算法是監(jiān)督學(xué)習(xí)，訓(xùn)練需要有標(biāo)簽的樣本集，但實(shí)際能得到的數(shù)據(jù)都是無(wú)標(biāo)簽的；第二，ＢＰ算法在多隱層的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中，學(xué)習(xí)過(guò)程較慢；第三，不適當(dāng)?shù)膮?shù)選擇會(huì)導(dǎo)致局部最優(yōu)解。為了獲取生成性權(quán)值，預(yù)訓(xùn)練采用非監(jiān)督貪婪逐層算法，非監(jiān)督貪婪逐層訓(xùn)練算法被Hinton證明是有效的。

非監(jiān)督貪婪逐層訓(xùn)練算法的核心思想是：把 DBN分層，每一層進(jìn)行 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，每次只訓(xùn)練一層，將其結(jié)果作為高一層的輸入，最后用監(jiān)督學(xué)習(xí) 調(diào)整所有層。在這個(gè)訓(xùn)練階段，首先，在可視層會(huì)產(chǎn)生一個(gè)向量ｖ，通過(guò)它將值映射給隱單元；然后，可視層的輸入會(huì)被隨機(jī)地選擇，以嘗試去重構(gòu)原始的輸入信號(hào)；最后，這些新可視單元再次映射給隱單元，獲得新的隱單元ｈ。執(zhí) 行這種反復(fù)步驟叫做吉布斯（Gibbs）采樣。隱層激活單元和可視層輸入之間 的 相關(guān)性差別就作為權(quán)值更新的主要依據(jù)。

在最高兩層，權(quán)值被連接到一起，從而更低層的輸出將會(huì)提供一個(gè)參考的線索或者關(guān)聯(lián)給頂層，這樣頂層就會(huì)將其 聯(lián)系到它的記憶內(nèi)容。預(yù)訓(xùn)練結(jié)束后，DBN可以利用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)及BP算法去 調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能。DBNs的BP算法只需要對(duì)權(quán)值參數(shù)空間進(jìn)行一個(gè)局部的搜索，這相比前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，訓(xùn)練的時(shí)間會(huì)顯著減少，訓(xùn)練 RBM是Gibbs有效的隨機(jī)抽樣技術(shù)。在貪婪的學(xué)習(xí)算法過(guò)程中，采用了Wake-Sleep算法的基 本思想，算法在Wake階段，利用學(xué)習(xí)得到的權(quán)重，按照自底向上的順序?yàn)橄乱粚拥挠?xùn)練提供數(shù)據(jù)；在Sleep階段，按照自頂向下的順序利用權(quán)重對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重組。

DBNs是目前研究和應(yīng)用都比較廣泛的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，由于靈活性很好，因此比較容易拓展，例如卷積DBNs就是DBNs的一個(gè)拓展，給語(yǔ)音信號(hào)處理問(wèn)題帶來(lái) 了突破性的進(jìn)展。DBNs作為一個(gè)新興的生成模型，已廣泛應(yīng)用到了對(duì)象建模、特征提取、識(shí)別等領(lǐng)域。
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