卷积的深度信念网络
深度学习方法
深度学习方法
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模仿人脑的结构和功能，通过多层次的神经网络对数据进行学习和训练，从而实现对复杂模式的识别和学习。
深度学习方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，成为人工智能领域的热门技术之一。
在深度学习方法中，最常见的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。
这些神经网络结构在不同领域有
着广泛的应用，比如CNN在图像识别中表现出色，RNN在自然语言处理中取得了显著成就。
此外，深度学习方法还涉及到许多重要的技术，如梯度下降算法、反向传播算法、正则化技术等，这些技术对于神经网络的训练和优化至关重要。
在实际应用中，深度学习方法需要大量的数据支持，只有通过大规模的数据训练，神经网络才能学到有用的特征和模式。
因此，数据的质量和数量对于深度学习的效果有着决定性的影响。
此外，深度学习方法的训练需要大量的计算资源，通常需要使用GPU或者分布式计算平台来加速训练过程。
除了在学术研究领域取得成功之外，深度学习方法在工业界也有着广泛的应用
前景。
比如，在智能驾驶、智能家居、智能医疗等领域，深度学习方法都有着巨大的潜力。
随着计算能力的不断提升和数据的不断积累，相信深度学习方法将会在更多的领域展现出强大的能力。
总的来说，深度学习方法作为一种强大的机器学习技术，已经在多个领域取得
了巨大成功，并且在未来有着广阔的应用前景。
随着技术的不断进步和发展，相信深度学习方法将会为人类社会带来更多的惊喜和改变。
深度信念网络研究现状与展望
第47卷第1期自动化学报Vol.47,No.1 2021年1月ACTA AUTOMATICA SINICA January,2021深度信念网络研究现状与展望王功明1,2乔俊飞1,2关丽娜1贾庆山3摘要深度信念网络(Deep belief network,DBN)是一种基于深度学习的生成模型,克服了传统梯度类学习算法在处理深层结构所面临的梯度消失问题,近几年来已成为深度学习领域的研究热点之一.基于分阶段学习的思想,人们设计了不同结构和学习算法的深度信念网络模型.本文在回顾总结深度信念网络的研究现状基础上,给出了其发展趋势.首先,给出深度信念网络的基本模型结构以及其标准的学习框架,并分析了深度信念网络与其他深度结构的关系与区别;其次,回顾总结深度信念网络研究现状,基于标准模型分析不同深度信念网络结构的性能;第三,给出深度信念网络的不同无监督预训练和有监督调优算法,并分析其性能;最后,给出深度信念网络今后的发展趋势以及未来值得研究的方向.关键词深度信念网络,深度学习,无监督预训练,有监督调优,结构设计引用格式王功明,乔俊飞,关丽娜,贾庆山.深度信念网络研究现状与展望.自动化学报,2021,47(1):35−49DOI10.16383/j.aas.c190102Review and Prospect on Deep Belief NetworkWANG Gong-Ming1,2QIAO Jun-Fei1,2GUAN Li-Na1JIA Qing-Shan3Abstract Deep belief network(DBN)is a generative model based on deep learning and overcomes vanishing gradient problem resulted from traditional gradient-based algorithm when it comes to deep architecture,and it is one of hot issues in thefield of deep learning.Based on the idea of learning in stages,DBN models with different structures and learning algorithms have been proposed.The aim of this paper is to summarize the current research on DBN and gives some views about its development trends in the future.First,the basic structure and standard learning framework of DBN are introduced,the relationship and difference between DBN and other deep structures are analyzed.Second,the current research on DBN is given,the performances of DBN with different structures are analyzed based on standard the model. Thirdly,the different unsupervised pre-training and supervisedfine-tuning of DBN are given,and their performances are also analyzed.Finally,some views about DBN s development trends in the future are presented.Key words Deep belief network(DBN),deep learning,unsupervised pre-training,supervisedfine-tuning,structure designCitation Wang Gong-Ming,Qiao Jun-Fei,Guan Li-Na,Jia Qing-Shan.Review and prospect on deep belief network. Acta Automatica Sinica,2021,47(1):35−49人工神经网络是计算机模拟人类大脑处理信息的一种运算模式,即通过训练输入和输出数据,使网络得到关于输入和输出的非线性映射关系,从而在未来的任务中进行自主计算.因此,人工神经网络是计算机科学、认知科学、脑科学和数学的交叉学科,其在模式识别、智能控制、多种信号处理、优化设计等领域得到较大的发展,并已在信息产业中得收稿日期2019-02-25录用日期2019-05-19Manuscript received February25,2019;accepted May19,2019国家自然科学基金(61533002)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61533002)本文责任编委张敏灵Recommended by Associate Editor ZHANG Min-Ling1.北京工业大学信息学部北京1001242.计算智能与智能系统北京市重点实验室北京1001243.清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心北京1000841.Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing1001242.Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System,Beijing 1001243.Center for Intelligent and Networked Systems,De-partment of Automation,Tsinghua University,Beijing100084到了成功的应用[1−5].20世纪八十年代末期,用于人工神经网络的反向传播算法(Back-propagation, BP)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮.这个时候的人工神经网络虽然也被称作多层感知器(Multi-layer perceptron, MLP),但实际上是一种只含有一个隐含层的浅层人工神经网络模型.进入21世纪以后,随着互联网的高速发展,对大数据的智能化分析和预测提出了巨大需求.由于浅层网络往往采用梯度类学习算法,人为经验因素较多,缺乏自主学习过程且对初始参数的设定依赖性较强[6−8],这限制了神经网络的特征自动提取能力,使得其在处理大规模不确定性数据时往往误差较大.生物神经系统学研究结果表明,人类的智能主要取决于大脑皮层,而大脑皮层是一个大规模互连的深层生物神经网络[9−11],主要认知方式是无监督自主学习与推理.探求大脑的组织结构和运行机制,从模仿人脑深层学习机制的角度出发,36自动化学报47卷寻求新的信息处理方法是当前人工智能领域发展的优先方向.然而,由于理论分析的难度,加上训练方法需要很多经验和技巧,所以这个时期深层人工神经网络相对较为沉寂.2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗―Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov在顶尖学术刊物《Science》上发表了一篇文章,开启了深度学习(Deep learning,DL)在学术界和工业界的浪潮[12−14].主要思想是利用“逐层初始化(Layer-wise pre-training)”来完成自主学习与推理过程,从而有效克服深层结构的训练困难.近几年来,深度学习凭借其模拟人脑分层学习和自主推理的认知机理逐渐成为研究热点[15],同时也带动了人工神经网络领域的进一步发展.由于深度学习能够在大量数据任务中快速稳定地计算,这推动了云计算、大数据科学的发展,如今已经在自然语义理解、模式识别问题、机器人学和数据挖掘等方面得到了较好的应用[16−19],甚至在机器情感分析方面也开始被研究,使得该领域朝着图灵机的实现又迈进了一大步.2016年,利用深度学习技术训练过的阿尔法围棋(AlphaGo)击败人类围棋冠军,引起了学术界和科技界的巨大轰动,并激起了人们对深度学习研究的再一次热潮.目前,深度信念网络(Deep belief network, DBN)是深度学习的主要实现方法之一.DBN是具有若干潜变量层的生成模型.潜变量通常是二值的,而可见单元可以是二值或实数[20−21].尽管构造连接比较稀疏的DBN是可能的,但在一般的模型中,每层的每个单元连接到每个相邻层中的每个单元,而层内没有连接.DBN可以通过若干个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)的顺序堆叠来构造,其学习过程分为两个阶段,即首先对RBM进行逐层无监督预训练,再用反向传播算法对整个网络进行有监督的调优.DBN的这种分阶段训练方法使其在学习深层结构上取得了一定的成功,并在图像处理、模式识别、系统建模和预测等任务中得到了关注和研究[20,22−27].近年来,众多学者在现有DBN结构和学习算法的基础上进行了拓展与改进,并提出了多种类型的DBN变种模型.目前,比较常见的DBN变种模型主要有稀疏DBN[28−29]、自组织DBN[26]、增量式DBN[27]、递归DBN[30].与传统的DBN相比,改进型的DBN分别在各自的聚焦点上取得了部分性能上的提升.但是,在结构自主确定方面,DBN仍然存在一些难以解决的瓶颈问题,相关的研究工作还处于刚刚起步状态,在理论、技术以及应用层面上还有很大的提升空间,在未来一段时间内仍将是深度学习研究中比较热门的研究方向之一.1深度信念网络基本模型与概述深度信念网络是为了简化逻辑斯蒂信念网络的推理困难而提出的一种深度模型,也是目前深度学习最主要的实现方式之一.DBN可以通过受限玻尔兹曼机的顺序堆叠来构造,其学习过程分为两个阶段,首先是对RBM进行逐层无监督预训练,然后再用反向传播算法对整个网络进行有监督的调优.本节重点介绍DBN的无监督学习.RBM和DBN的结构分别如图1和图2所示.图1RBM结构图Fig.1Structure of RBM图2DBN结构图Fig.2Structure of DBN给定模型参数θ=(w R,b v,b h),那么可视层和隐含层的联合概率分布P(v,h;θ)用能量函数E(v,h;θ)定义为P(v,h;θ)=1Ze−E(v,h;θ)(1)其中,Z=v,he−E(v,h;θ)是归一化因子,模型关于1期王功明等:深度信念网络研究现状与展望37 v的边缘分布为P(v;θ)=1Zhe−E(v,h;θ)(2)对于一个伯努利(可视层)分布–伯努利(隐含层)分布的RBM,能量函数定义为E(v,h;θ)=−mi=1b vi v i−nj=1b hj h j−m i=1nj=1v i w Rijh j(3)其中,w Rij是RBM的连接权值,b vi和b hj分别表示可视层节点和隐含层节点的偏置.那么条件概率分布可表示为Ph j=1v,θ=σb hj+mi=1v i w Rij(4) Pv i=1h,θ=σb vi+nj=1w Rijh j(5)式中,σ(·)是一个Sigmoid函数.由于可视层和隐含层是伯努利的二值状态,所以判断它们二值概率取值的标准常通过设定一个阈值来实现[31].通过计算对数似然函数log P(v;θ)的梯度,可以得到RBM权值更新公式为w Rij (τ+1)=w Rij(τ)+η∆w Rij(6)∆w Rij=E data(v i h j)−E model(v i h j)(7)式中,τ和η分别表示RBM的迭代次数和学习率, E data(v i h j)和E model(v i h j)分别表示训练集中观测数据的期望和模型所确定分布上的期望[32].特别地, RBM有一个有趣的性质,即当利用基于最大似然的学习规则训练时,连接两个神经元的特定权重的更新仅取决于这两个神经元在不同分布下收集的统计信息:P model(v)和ˆP data(h/v).网络的其余部分参与塑造这些统计信息,但是权值参数可以在完全不知道网络其余部分或这些统计信息如何产生的情况下更新.这意味着学习规则是“局部”的,这使得RBM的学习似乎在某种程度上是符合生物学机理.我们可以设想每个神经元都是RBM中随机变量的情况,那么连接两个随机变量的轴突和树突只能通过观察与它们物理上实际接触细胞的激发模式来学习.特别地,经常发生某种强烈的脉冲激励时的两个神经元之间的连接会被加强,这就是Hebb学习规则的核心思想.Hebb学习规则给出了生理学与心理学之间的内在联系,该规则至今仍被许多神经网络学习算法所使用.作为一种深层网络模型,DBN兼具生成模型和判别模型的双重属性.因为DBN的预训练过程主要用来表达数据的高阶相关性或者描述数据的联合统计分布,具有生成模型的特点;DBN有监督调优过程通常用来分类数据的内在模式或者描述数据的后验分布,具有判别模型的特点.这里的“生成”是指从隐含层到输入数据的的重构过程,而“判别”是指从输入数据到隐含层的归约过程.同时,作为一种生成模型,生成式对抗网络(Generative adversarial network,GAN)近年来同样受到很大的关注并进行了广泛的应用[32−33].GAN实质上属于一种基于深度学习的混合模型,其通过框架中生成模型和判别模型的互相博弈学习产生相当好的输出.从数据生成角度看,GAN的数据生成过程是在有监督信号的反馈作用下完成的.而DBN作为一种生成模型时,其监督信号是数据本身,即通过对原始数据的重构完成网络的训练,从而具有生成能力.具体应用中, DBN常作为GAN的生成模型,与判别模型进行对抗学习[32].DBN学习模型的优点是通过组合许多RBM,把上一层RBM的特征激励作为下一层的训练数据,可以高效地对隐含层进行学习.递归神经网络(Recurrent neural networks,RNN),它的深度甚至可以达到和输入数据序列的长度一致.在无监督学习模式下,RNN被用来根据先前的数据样本预测未来的数据序列,并且学习过程中没有用到类别信息.然而,RNN在近几年才得以广泛使用,部分原因是由于在训练中遇到的梯度弥散或梯度爆炸问题,它很难通过训练来捕捉长时相关性.随着在Hessian-free优化研究方面的进展,在一定程度上解决了这个问题,该方法使用了近似二阶信息或随机曲率估计.另外,RNN没有基于无监督预训练的参数初始化过程,这也是其与DBN在训练原理上的最大区别.卷积神经网络(Convolutional neural net-works,CNN)是另一种具有判别性能的深度学习网络,它的每个模块都是由卷积层(Convolutional layer)和池化层(Pooling layer)组成.卷积层共享权值,池化层对卷积层的输出进行降采样,减少了下一层的数据量.研究发现,CNN的应用主要集中于计算机视觉或者图像识别领域,并且效果较为出色[34].而DBN的应用则广泛分布于计算机视觉和数据建模及预测等领域.另一种与DBN相似的深度结构基本学习模型是自编码器(Auto encoder),自编码器主要用于完成数据转换的学习任务,在本质上是一种无监督学习的非线性特征提取模型.自编38自动化学报47卷码器与DBN也有着重要的区别,这种区别的核心在于:自编码器希望通过非线性变换找到输入数据的特征表示,它是某种确定论性的模型;而DBN的训练则是围绕概率分布进行的,它通过输入数据的概率分布(能量函数)来提取高层表示,是某种概率论性的模型.另外,DBN具有较多的超参数,可分为两类:一类是训练参数(如学习率和动量项);另一类是定义网络结构的参数(如网络层数和每层神经元数).前者的自动调优属于超参数优化(Hyperparame-ter optimization,HO)的范畴,而后者的自动调优一般称为神经网络架构搜索(Neural architecture search,NAS).严格地讲,NAS属于DBN结构设计的方法之一,目前DBN结构设计大多数通过提前赋值来完成,即在网络训练过程中结构不变,只有训练参数在不断调整.本文即将介绍的两种变结构设计策略(自组织结构和增量式结构)对固定结构来讲是一种突破,但是与NAS又存在区别,主要体现在: NAS先定义搜索空间,然后通过搜索策略找出候选网络结构,对它们进行评估,根据反馈进行下一轮的搜索;而变结构策略只要是以某种触发机制或误差导向来实时调整结构规模.2深度信念网络结构分析与性能比较2.1固定结构深度信念网络目前最为常见的DBN应用形式是定结构模型,即在训练过程中DBN结构固定不变.尽管现在与其他无监督或生成学习算法相比,固定结构的DBN 大多已经失去了青睐并很少使用,但它们在深度学习历史中的重要作用仍应该得到承认[20].定结构DBN在处理实际复杂数据时,无监督预训练和反向传播调优算法均具有提升和改进的空间,主要表现在预训练耗时和调优精度两方面.同时,定结构DBN主要是通过足够的经验和充足的数据来确定其结构,且其结构一旦确定将不再调整,这导致定结构DBN无法满足待处理数据的多样性变化要求.众所周知,DBN具有很强的计算和信息处理能力,但是它对于模式识别、感知以及在复杂环境中作决策等问题的处理能力却远不如人.神经生理学研究结果表明,人的智能主要取决于大脑皮层,而大脑皮层是一个大规模互连的生物深度神经网络.在处理不同信息时,生物深度神经网络会启用不同的神经元连接结构,也就是说,其采用的是一种变结构的信息处理机制[35].而在实际过程中,定结构DBN只是通过改变权值参数来适应任务的变化,但如何构造一种DBN使其结构在动态调整的同时不断调整权值参数,是今后DBN发展的趋势,也是一个开放且尚未解决的问题[36].2.2稀疏深度信念网络研究发现,现有的DBN模型在学习过程中内部神经元之间的权值连接均是一种密集表述[37−38].然而,在深度学习算法中,一个主要的目的是独立地表述数据的差异[36],密集表述容易导致网络不稳定,因为任何输入上的扰动都会引起中间隐含层特征表述向量发生变化,甚至是巨变[38].稀疏表述就是用较少的基本信号的线性组合来表述大部分或者全部的原始信号.利用稀疏表述对DBN进行稀疏连接训练,可以有效地降低输入扰动对中间隐含层特征表述向量的影响[39].无监督学习过程中的稀疏表述原理如图3所示.图3稀疏表述原理图Fig.3Sparse representation schemeLee等[40]通过在RBM训练过程中引入一个正则化惩罚项来降低密集表述的程度.具体来讲,首先设置一个隐含层神经元的期望激活强度值,然后惩罚隐含层神经元实际激活强度与期望激活强度之间的偏差.给定m组训练数据集v(1),...,v(m),其实现稀疏表述的优化问题为Maximizeθlog P(v)+λR sparse1(8) R sparse1=−µ−1nnj=1Eh jv2(9)其中,λ是正则化常数,µ是控制着第j个隐含层神经元稀疏度的期望激活强度值,通过这种提前给定期望激活阈值的方法可以实现一定意义上的稀疏表述.为了使所有隐含层神经元能够以一定的概率或者波动性逼近期望激活强度值,Keyvanrad等[41]通过引入正态函数的集中分布思想来控制网络的稀疏度.根据这种思想,对应于稀疏表述优化问题的正则化项可表示为R sparse2=nj=11σ√2πe−(h j−µ)22σ2(10)其中,σ是控制稀疏强度波动性的方差.1期王功明等:深度信念网络研究现状与展望39同时,应该注意到参数的设置对网络学习效果的影响是显著的[38],如果设置不当,要实现较高精度的建模并学习到正确的特征信息往往比较困难.因此上述稀疏表述方法虽然在网络性能的鲁棒性方面取得一定程度的效果,但对无监督学习的迭代次数和神经元数量等有一定依赖.2.3自组织深度信念网络目前DBN在应用中存在一个重要问题,即针对不同的问题,DBN需要提前设置网络深度,然后利用经验法比较各种不同深度的精度和训练效果.这极大地制约了网络解决问题时的效率,使DBN的进一步推广与应用受到很大限制.实际上,著名深度学习专家Bengio在2009年提出了一个与此类似的问题[36],该问题原文描述为:“Is there a depththat is mostly sufficient for the computations nec-essary to approach human-level performance of AItasks?”.意思是,是否存在一个合适深度的DBN,可以用来尽可能像人类解决问题那样去解决大多数的AI问题呢?由于该问题比较笼统,涉及的学科范围太广,很难通过一个有效的数学方法来解决该问题,难以设计出包含较多的特征并具有代表性的实验对其进行验证,因此该问题在短时间内难以得到彻底的解决.目前,针对此问题的初步试探性解决方法有结构自组织策略和凑试法.本节只介绍结构自组织策略.Qiao等[26]提出了一种基于神经元激活强度和误差下降率最小化的结构自组织方法.首先,在无监督预训练阶段将隐含层神经元的激活强度作为神经元的“贡献度”,并根据“贡献度”的大小对神经元进行增加或删减.其次,在有监督调优阶段,将训练误差的下降率作为隐含层的删减标准,当训练误差下降率首次出现递减时删掉一个隐含层,否则增加隐含层.激活强度SI可表示为SI li =αs2i·l1+s2i·l+o2i·l(11)其中,α是正常数,o i·l是第l个隐含层的第i个神经元的输出,i=1,2,3,···,N l,N l是第l个隐含层的神经元个数,s i·l表示第l个隐含层的第i个神经元的输入权值之和,可通过如下公式计算得到s2 i·l =n ij=1w ij r ij(12)其中,r ij是i个神经元的第j个输入量,w ij是第j个输入神经元和第i个神经元之间的连接权值,n i 是第i个神经元的输入神经元个数,s i·l所表示的权值连接过程如图4所示.DBN的结构自组织策略原理如图5所示.在传统浅层神经网络的结构设计方面,研究人员注重结构自组织设计方法[42−43],即根据神经元激活强度的大小来增加或者删减结构.尽管结构自组织设计方法在浅层神经网络中得到了成功的应用并取得了较好的效果,但关于DBN结构自组织方法的研究却非常有限.本节介绍的基于传统自组织方法的变结构DBN模型在学习精度上有所提高,但是在学习效率方面提高不明显,相关研究还需要进一步加强.图4计算激活强度的权值连接过程Fig.4Weights connecting process of computing spikingintensity2.4增量式深度信念网络与传统浅层神经网络的结构自组织相比,DBN 结构自组织策略一直没有得到学术界的广泛关注,主要原因有:1)自组织方法将神经元的激活强度作为增加和删减结构的评判标准,而DBN往往拥有多个隐含层且每个隐含层含有较多的神经元,这导致DBN自组织设计过程复杂且计算量庞大[26];2)预训练好的初始DBN可被视为一种知识源域(Source domain),其中的知识可被视为一种可重复利用的经验[44],但是结构自组织方法未能在知识源域到目标域(Target domain)之间实现知识的转移.因此,在DBN结构自组织过程中需要不间断地对目标域内若干个新增子结构进行参数初始化,从而导致自组织方法在DBN结构设计中应用成本较高,甚至难以实现.通过上述分析可知,DBN结构自组织方法遇到的主要障碍是计算量巨大,而如何在知识源域与目标域之间实现知识的有效转移成为关键.迁移学习(Transfer learning,TL)是一种旨在实现知识转移的学习方法且具有较强的鲁棒性[45−47].常用的迁移学习方法是:首先训练一个模型并将其作为知识源域,然后再利用特定的方法将知识源域中可重复40自动化学报47卷图5结构自组织策略原理图Fig.5Self-organizing structure strategy scheme利用的知识转移到目标域中来加速新结构的学习过程[48−49],从而提高复杂模型的训练效率.近些年来,基于迁移学习的神经网络复合训练方法大批涌现并取得了较好的效果[50−51].为了解决上述问题,Wang等[27]提出了一种基于迁移学习策略的增量式深度信念网络(TL-GDBN)模型.相较于浅层神经网络的结构自组织方法,不同之处在于TL-GDBN没有利用神经元的激活强度作为结构增长或删减的依据.首先,初始化一个单隐含层DBN并对其进行预训练(Pre-training),然后固定预训练好的初始DBN并将其作为知识源域.其次,在初始DBN的基础上不断增加固定规模的隐含层和神经元并将其作为目标域,同时建立基于迁移学习的知识转移规则来加速目标域的训练过程.第三,根据TL-GDBN的预训练的重构误差设置结构增长的停止准则及其阈值,从而获得最优的结构.基于迁移学习的增量式深度信念网络(TL-GDBN)的结构增长过程仅在预训练阶段进行.每一步的结构增长包括神经元和隐含层两部分.数据被分为三部分:训练数据(Training data)、验证数据(Validating data)和测试数据(Testing data).训练数据用来预训练初始DBN并获得知识源域,验证数据用来结合迁移学习实现TL-GDBN结构的增量式变化,测试数据用来测试TL-GDBN.预训练结束后TL-GDBN结构将不再变化.知识在迁移学习规则下持续地被转移到新增结构中,TL-GDBN的一步结构增长过程如下:步骤1.结构初始化和预训练.首先初始化一个单隐含层的DBN结构,然后利用对比散度(Con-1期王功明等:深度信念网络研究现状与展望41trastive divergence,CD)算法和训练数据进行预训练.假设初始化DBN的输入和其隐含层神经元的个数分别为m和n,那么预训练后学习到的知识(权值参数矩阵)w R1∈R m×n将被保存在知识源域中.步骤2.增加神经元.增加两倍于初始DBN隐含层神经元数量的神经元,新的权值参数矩阵变为ˆw R1∈R m×3n.步骤3.增加隐含层.增加与初始DBN具有相同数量神经元的隐含层,对应的新增权值参数矩阵为w R2∈R3n×n.步骤4.计算预训练过程的重构误差,并将重构误差作为预训练过程误差.步骤5.设置结构增长的停止准则.利用验证数据计算重构误差,并将重构误差的连续若干步的减小量作为结构增长的停止准则.同时设置停止准则的阈值,当训练过程中的重构误差满足阈值条件时, TL-GDBN结构停止增长并进入步骤6;否则,跳转到步骤2.步骤6.固定当前TL-GDBN的最优结构,预训练过程结束.TL-GDBN的一步结构增长过程原理如图6所示.结构增长过程一旦结束,TL-GDBN的结构和对应的初始权值参数即被确定.实验结果发现,TL-GDBN的稀疏度随着结构的不断扩大而表现出先增大后稳定的趋势.这种趋势表明在结构增长过程中TL-GDBN的密集表述越来越弱,网络各隐含层提取到的特征向量受输入波动影响的程度也越来越弱,即网络鲁棒性较强.然而,关于如何进行知识迁移仍然是一个难点,究其原因主要在于:在迁移学习中,学习器必须执行两个或更多个不同的任务,但是我们假设能够解释P1变化的许多因素和学习P2需要抓住的变化相关.例如,我们可能在第一种情景中学习了一组数据分布特性,然后在第二种场景中学习了另一组数据分布特性.如果第一种情景P1中具有非常多的数据,那么这有助于学习到能够使得从P2抽取的非常少的样本中快速泛化表示.一般来讲,当不同情景或任务存在有用特征时,并且这些特征对应多个情景出现的潜在因素,迁移学习可以发挥事半功倍的效果.然而,有时不同任务之间共享的不是输入的数据分布特性,而是输出的目标数据分布特征.这种情况下,使用迁移学习往往会得到不尽人意的学习效果.2.5递归深度信念网络从学习策略上看,传统DBN模型是一种前馈网络,堆叠的RBM只能保存暂时的信息(达到能量平衡后的稳态信息),故现有的DBN模型对时间序列的建模与预测精度相对较低[52−55].Ichimura 等[30]提出一种递归深度信念网络(RNN-DBN),其在结构上是由若干个递归受限玻尔兹曼机(RNN-RBM)[56]堆叠组成.而RNN-RBM则是在递归时间RBM(RTRBM)的基础上发展起来的[52],是一种基于能量的时域序列密度估计模型.RTRBM结构如图7所示.图6TL-GDBN的一步增长过程Fig.6Illustration of one-growing step。
深度学习--深度信念网络(Deep-Belief-Network)
深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network）概述深度信念网络(Deep Belief Network, DBN) 由Geoffrey Hinton 在2006 年提出。
它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。
我们不仅可以使用DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。
下面的图片展示的是用DBN 识别手写数字：图 1 用深度信念网络识别手写数字。
图中右下角是待识别数字的黑白位图，它的上方有三层隐性神经元。
每一个黑色矩形代表一层神经元，白点代表处于开启状态的神经元，黑色代表处于关闭状态的神经元。
注意顶层神经元的左下方即使别结果，与画面左上角的对应表比对，得知这个DBN 正确地识别了该数字。
下面是展示了一个学习了大量英文维基百科文章的DBN 所生成的自然语言段落：In 1974 Northern Denver had been overshadowed by CNL, and several Irish intelligence agencies in the Mediterranean region. However, on the Victoria, Kings Hebrew stated that Charles decided to escape during analliance. The mansion house was completed in 1882, the second in its bridge are omitted, while closing is the proton reticulum composed below it aims, such that it is the blurring of appearing on any well-paid type of box printer.DBN 由多层神经元构成，这些神经元又分为显性神经元和隐性神经元（以下简称显元和隐元）。
常用的深度学习模型
常用的深度学习模型深度学习是一种涉及人工神经网络的机器学习方法，主要用于处理大型数据集，使模型能够更准确地预测和分类数据。
它已成为人工智能领域的一个热点，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等众多领域有广泛的应用。
本文将介绍常用的深度学习模型。
一、前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最简单和最基本的深度学习模型，也是其他深度学习模型的基础。
它由输入层、隐藏层和输出层组成。
每层都由若干个神经元节点组成，节点与上一层或下一层的所有节点相连，并带有权重值。
前馈神经网络使用反向传播算法来训练模型，使它能够预测未来的数据。
二、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种用于图像处理的深度学习模型，它能够对图像进行分类、分割、定位等任务。
它的核心是卷积层和池化层。
卷积层通过滤波器来识别图像中的特征，池化层则用于下采样，以减少计算量，同时保留重要特征。
卷积神经网络具有良好的特征提取能力和空间不变性。
三、递归神经网络（Recurrent Neural Network）递归神经网络是一种用于序列数据处理的深度学习模型，它能够处理可变长度的数据，如语音识别、自然语言处理等任务。
它的核心是循环层，每个循环层都可以接受来自上一次迭代的输出，并将其传递到下一次迭代。
递归神经网络具有记忆能力，能够学习序列数据的上下文信息。
四、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory）长短时记忆网络是一种改进的递归神经网络，它能够处理长序列数据，并避免传统递归神经网络的梯度消失问题。
它的核心是LSTM单元，每个LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，能够掌握序列数据的长期依赖关系。
五、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）生成对抗网络是一种概率模型，由生成器和判别器两部分组成。
生成器用于生成假数据，判别器则用于将假数据与真实数据进行区分。
深度神经网络原理
深度神经网络原理深度神经网络是一种由多层神经元组成的人工神经网络，它是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理而设计的计算模型。
深度神经网络的原理是基于神经元之间的连接和信息传递，通过多层次的非线性变换来学习数据的特征表示，从而实现对复杂数据的高效处理和分析。
深度神经网络的核心原理是通过多层次的神经元连接来构建复杂的特征表示。
每一层的神经元接收上一层的输出，并进行加权求和和非线性变换，然后将结果传递给下一层。
通过这种逐层的信息传递和变换，深度神经网络可以逐渐学习到数据的高级特征表示，从而实现对复杂数据的有效建模和分析。
在深度神经网络中，每一层的神经元都包含权重和偏置，通过学习算法来不断调整这些参数，使得网络可以更好地拟合数据。
常见的深度神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等，它们在不同领域都取得了显著的成就。
深度神经网络的训练过程通常采用反向传播算法，通过计算损失函数对网络参数进行调整，使得网络的预测结果与真实标签尽可能接近。
在训练过程中，需要大量的标记数据和计算资源来不断优化网络参数，以提高网络的泛化能力和性能。
深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都取得了重大突破，例如在图像分类、目标检测、机器翻译等任务上都取得了优于传统方法的效果。
随着硬件计算能力的提升和深度学习算法的不断发展，深度神经网络在各个领域的应用前景也越来越广阔。
总之，深度神经网络是一种强大的机器学习模型，它通过多层次的非线性变换来学习数据的特征表示，从而实现对复杂数据的高效建模和分析。
随着深度学习技术的不断发展，深度神经网络将在各个领域发挥越来越重要的作用，推动人工智能技术的进步和应用。
卷积神经网络原理
卷积神经网络原理卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习的机器学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
CNN以其良好的特征提取能力而著名。
CNN的核心思想是局部感知和权重共享。
它通过使用卷积层来对输入数据进行滤波和特征提取，然后使用池化层来降低特征图的空间维度。
这一过程不仅能够减少参数数量，还能提取图像的空间局部性特征。
在CNN中，卷积层通过滑动窗口的方式对输入图像进行扫描，并使用一组可学习的过滤器（也称为卷积核）对输入图像进行卷积操作。
每个过滤器与输入图像的一个局部区域进行卷积计算，并生成一个特征图。
这些特征图反映了输入图像在不同位置上的不同特征。
卷积操作的关键之处在于权重共享。
在卷积操作中，每个过滤器的参数在整个输入图像上是共享的，这意味着无论输入图像的哪个位置，同一个过滤器都会使用相同的参数进行卷积计算。
这种权重共享的方式大大减少了需要学习的参数数量，提高了模型的训练效率。
池化层通常紧跟在卷积层之后，用于减小特征图的维度，同时保留重要的特征信息。
最常用的池化操作是最大池化，它通过在每个局部区域中选择最大的特征值来降低特征图的空间维度。
这种方式能够有效地减少参数数量，并减轻模型过拟合的风险。
CNN通常还包括全连接层和激活函数层。
全连接层将特征图展平为一个向量，并通过全连接操作学习出输入和输出之间的非线性映射关系。
激活函数层则引入非线性变换，增加模型的表达能力。
通过反向传播算法，CNN能够自动学习特征提取过程中的参数，并根据给定的标签进行训练。
训练完毕后，CNN可以对未知的输入数据进行预测和分类。
总之，卷积神经网络是一种在计算机视觉和其他领域中广泛应用的深度学习模型。
它通过卷积层和池化层实现特征提取，通过全连接层和激活函数层实现分类和预测。
通过权重共享和非线性变换等机制，CNN能够有效地处理图像识别和其他复杂任务。
深度学习的发展历程与里程碑
深度学习的发展历程与里程碑深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了让机器自主学习和处理复杂信息的能力。
深度学习的发展历程可以追溯到上世纪50年代，但直到近年来，由于计算机性能的提升和大数据的普及，深度学习才取得了显著的突破。
本文将探讨深度学习的发展历程与里程碑，以及对未来的影响。
深度学习的起源可以追溯到上世纪50年代的感知器模型，这是一种最简单的神经网络结构，可以实现对输入信息的分类。
然而，由于当时计算机的性能有限，深度学习的发展一度陷入停滞。
直到上世纪80年代，反向传播算法的提出，为深度学习的发展带来了重要的突破。
反向传播算法通过计算误差的梯度，实现了神经网络中权重的优化，从而提高了模型的准确性。
然而，即使有了反向传播算法，深度学习的应用仍然受到限制。
这是因为当时的深度神经网络很容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型无法收敛。
直到2012年，Hinton等人提出了一种名为“深度信念网络”的模型，通过无监督预训练的方式解决了这个问题。
深度信念网络的出现，标志着深度学习进入了一个新的阶段。
2012年也是深度学习领域的一个重要里程碑，因为在这一年，深度学习在计算机视觉领域取得了突破性的成果。
Hinton等人提出的卷积神经网络（CNN）在ImageNet图像识别竞赛中取得了惊人的成绩，使得深度学习开始受到广泛关注。
CNN通过模拟视觉皮层的工作原理，实现了对图像的高级特征提取和分类。
这一突破不仅在计算机视觉领域引起了轰动，也为深度学习在其他领域的应用铺平了道路。
自2012年以来，深度学习在各个领域取得了许多重要的成果。
在自然语言处理领域，深度学习的应用使得机器翻译、语音识别等任务取得了巨大的进展。
在医学领域，深度学习被应用于医学影像分析、疾病诊断等任务，提高了医疗诊断的准确性和效率。
在金融领域，深度学习被应用于股票预测、风险评估等任务，帮助投资者做出更明智的决策。
AI必知的十大深度学习算法
AI必知的十大深度学习算法深度学习算法在如今的人工智能领域中扮演着重要的角色。
它们能够模拟人脑的神经网络结构，以逐渐改进和提升机器对复杂问题的理解能力。
在本文中，我们将介绍AI必知的十大深度学习算法。
一、感知机算法感知机算法是人工神经网络的基础。
它模拟了神经网络中的神经元处理信息的方式。
该算法基于线性可分的概念，能够将不同样本进行分类。
感知机算法的流程包括权重初始化、输出计算、误差计算和权重更新。
二、反向传播算法反向传播算法是深度学习中最重要的算法之一。
通过使用链式法则，它能够从输出端逆向传播误差，并更新神经网络中的权重。
这种算法的有效性使得神经网络能够逐层学习和提升。
三、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于处理图像和语音等数据的深度学习算法。
它使用了卷积和池化等操作，能够自动提取输入数据中的重要特征。
卷积神经网络在图像分类、目标检测等任务中表现出色。
四、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习算法。
相较于传统神经网络，RNN能够引入时间维度信息，使得模型能够记忆和利用过去的状态。
这使得它在语言模型、机器翻译等任务中取得较好的效果。
五、长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是对RNN的改进版本。
它通过引入“门”的概念，能够更好地解决传统RNN中梯度消失和梯度爆炸的问题。
LSTM的结构使得它能够更好地处理长时间依赖性问题。
六、生成对抗网络（GAN）生成对抗网络由生成器和判别器组成。
生成器试图生成与真实数据相似的数据，而判别器则试图将它们与真实数据区分开来。
通过两者之间的对抗训练，GAN能够生成逼真的新数据，如图像、音频等。
七、自编码器自编码器是一种无监督学习的算法。
它试图将输入数据编码成低维表示，并通过解码器进行重构。
自编码器能够学习到输入数据的关键特征，具有数据降维和去噪能力。
八、深度信念网络（DBN）深度信念网络是一种多层的生成模型。
它由多个受限玻尔兹曼机组成，能够学习到数据分布的概率模型。
深度学习——卷积神经网络知识汇总
深度学习——卷积神经⽹络知识汇总卷积⽹络资料汇总卷积神经⽹络（Convolutional Neural Network）是⼀种专门⽤于处理类似⽹格结构的数据的神经⽹络。
它被⼴泛地应⽤到图像识别、语⾳识别等各种场合，很多基于深度学习的图像识别⽅法，都是以CNN为基础。
⼀、卷积运算通常情况下，卷积是对两个实变函数的⼀种数学运算。
卷积操作也可以达到加权平均的⽬的。
在机器学习的应⽤中，可以使⽤卷积操作对有限的数组元素进⾏处理，该运算也是卷积神经⽹络的重要操作。
1.1 卷积运算的原因对于普通的前向反馈⽹络，当输⼊为⼀张图⽚时，假设⼤⼩为1000*1000*3，且第⼀层隐藏层的神经元为1000个时，此时的权值参数量将为30亿个，这将对计算机的内存产⽣巨⼤的挑战，并且在计算过程中，将会使⽤太多的计算资源，需要的时间将会很⼤。
且在图像中，附近的像素点存在⼀定的关系，使⽤普通的前向神经⽹络，则会忽略这种关系，由此产⽣多余的计算和参数。
由于卷积操作涉及到多个像素点的操作，由此在处理图像的过程中，⼀般会使⽤卷积操作，从⽽提⾼图像处理的结果。
1.2 卷积运算的特点卷积运算⼀般通过三个重要的思想来改进机器学习系统：稀疏交互、参数共享、等变表⽰。
1.2.1 稀疏交互传统的神经⽹络使⽤矩阵的乘法来建⽴输⼊和输出的连接关系，参数矩阵的每⼀个单独的参数都描述了⼀个输⼊单元和⼀个输出单元之间的交互。
⽽稀疏交互则意味着运算核的⼤⼩远远⼩于输⼊的⼤⼩。
例如，当输⼊的图像可能包含了成千上万的像素点时，运算核的⼤⼩可能只有⼏⼗或者上百个参数，并且可以利⽤这样的运算核实现对图像参数的计算。
由此就实现了更少的参数、更低的计算量，以及更⾼的计算效率，且这种应⽤在机器学习的任务中，仍然能取得很好的表现。
1.2.2 参数共享参数共享是指在⼀个模型的多个函数中使⽤相同的参数。
在传统的神经⽹络中，当计算⼀层的输出时，权重矩阵的每⼀个元素只是⽤⼀次，当它乘以输⼊的⼀个元素后就再也不会⽤到了。
卷积神经网络(CNN)介绍
卷积神经网络（CNN）介绍一、基本概念CNN是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的缩写，是目前深度学习中应用广泛的一种神经网络型号，它是一种能够处理序列数据的深度学习模型，如语音识别、自然语言处理等在许多应用中被广泛使用。
CNN是一种前馈神经网络，每个神经元只与与其之前一段距离之内的神经元相连。
它具有强大的特征提取能力和权值共享机制，可以帮助识别出图像、音频和文本中的重要特征。
CNN将输入图像分成若干个子区域，每个子区域被称为卷积核，每个卷积核由若干个神经元组成。
每个卷积核得出一个特征图，这些特征图被拼接起来形成下一层的输入。
CNN在应用中通常包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax 层等。
卷积层用于提取图像特征，池化层用于减少特征数量，全连接层用于分类，Softmax层用于输出最终分类结果。
然而，就像其他的技术一样，CNN在实践中也会遇到各种问题。
人工智能工程师在设计和调试CNN时，经常遇到的问题包括过拟合、欠拟合、梯度消失、训练速度慢等。
此外，当CNN 不起作用时，如何快速而准确地诊断相关问题也是一个极其重要的挑战。
二、故障分析与解决方案面对CNN故障，我们可以通过以下几个方面来进行诊断，并尝试找到解决方案。
1. 数据集问题CNN模型需要大量的数据才能训练出准确的模型。
如果训练集不够大，其结果可能会出现不准确的情况。
同时，过拟合也可能出现在训练集数据少，但是特征比较多时。
解决方案：增加训练集，尽可能丰富数据覆盖的范围。
此外，有效的数据预处理方法，如旋转、翻转、缩放等，也能有效地增加训练集的样本。
2. 设计问题CNN模型的设计非常重要，关系到CNN在应用中的准确性。
解决方案：对于CNN的设计，可以采用预训练模型，或选择较好的网络结构和优化算法。
3. 训练问题CNN模型需要进行“拟合”和“调整”，使其能够正确的分类图像。
解决方案：可以尝试增加训练次数或者采用其他的优化方法，如随机梯度下降（SGD）。
深度学习卷积神经网络CNNs-(AlexNet)【精品PPT文档】
������������������ = 5 ������������������������ = 5 ������������������������������������������ = 3 ������������������������������������������������ = 1 5= 5+2∗1−3 +1
4 https:///tag/darth-sidious-vs-yoda/
Convolution
/wiki/index.php/Feature_extraction_using_convolution
What is the number of parameters in this convolution layer? ������������������ = ������ ∗ ������ ∗ ������ ∗ ������
11
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15
16
17
18
19
20
CNN Architectures
Get familiar with this
ZeroStride padding Channel
6
பைடு நூலகம்
Zero-padding
What is the size of the input? What is the size of the output? What is the size of the filter? What is the size of the zero-padding? ������������������������ = ������������������ + 2 ∗ ������������������������������������������������ − ������������������������������������������ + 1
卷积神经网络简介及基本概念解析
卷积神经网络简介及基本概念解析近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
它是一种深度学习模型，通过模仿人脑的视觉处理方式，能够自动从图像中提取特征，并进行分类、识别等任务。
本文将对卷积神经网络的基本概念进行解析。
一、卷积神经网络的基本结构卷积神经网络由多个层次组成，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。
其中，输入层接收原始图像数据，卷积层通过卷积操作提取图像的特征，池化层用于减少特征图的大小，全连接层则将特征映射到具体的类别。
二、卷积操作卷积操作是卷积神经网络的核心。
它通过滑动一个卷积核（也称为过滤器）在输入图像上进行计算，从而提取图像的特征。
卷积操作可以捕捉到图像的局部信息，并且具有平移不变性，即对于图像的不同位置，卷积操作得到的特征是相同的。
三、激活函数在卷积神经网络中，激活函数被用于引入非线性。
常用的激活函数包括ReLU函数和Sigmoid函数。
ReLU函数在输入大于0时输出输入值，否则输出0，能够有效地解决梯度消失问题；Sigmoid函数将输入值映射到0到1之间，用于二分类问题。
四、池化操作池化操作用于减少特征图的大小，从而减少计算量，同时保留重要的特征。
常用的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化选取特定区域内的最大值作为输出，能够保留图像中的边缘和纹理等重要特征；平均池化计算特定区域内的平均值作为输出，能够平滑图像。
五、全连接层全连接层将卷积层和池化层得到的特征映射到具体的类别。
它将特征图展开成一维向量，并通过权重矩阵与偏置向量进行线性变换，然后通过激活函数得到最终的输出。
六、损失函数损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。
常用的损失函数有交叉熵损失函数和均方误差损失函数。
交叉熵损失函数适用于分类问题，能够衡量模型输出的概率与真实标签的差异；均方误差损失函数适用于回归问题，能够衡量模型输出与真实值之间的差异。
深度学习分类
深度学习的主要分类1. 有监督的神经网络(Supervised Neural Networks)1.1. 神经网络(Artificial Neural Networks)和深度神经网络(Deep Neural Networks)追根溯源的话，神经网络的基础模型是感知机(Perceptron)，因此神经网络也可以叫做多层感知机(Multi-layer Perceptron)，简称MLP。
单层感知机叫做感机，多层感知机(MLP) 即人工神经网络(ANN)。
一般来说有1~2个隐藏层的神经网络叫做(浅层)神经网络(Shallow Neural Networks)。
随着隐藏层的增多，更深的神经网络(一般来说超过5层)就叫做深度学习(DNN)。
然而，“深度”只是一个商业概念，很多时候工业界把3层隐藏层也叫做“深度学习”。
在机器学习领域，深度(Deep)网络仅代表其有超过5~7层的隐藏层。
需要特别指出的是，卷积网络(CNN)和循环网络(RNN)一般不加Deep在名字中的原因是：它们的结构一般都较深，因此不需要特别指明深度。
想对比的，自编码器(Auto Encoder)可以是很浅的网络，也可以很深。
所以你会看到人们用Deep Auto Encoder来特别指明其深度。
应用场景：全连接的前馈深度神经网络(Fully Connected Feed Forward Neural Networks)，也就是DNN适用于大部分分类(Classification)任务，比如数字识别等。
但一般的现实场景中我们很少有那么大的数据量来支持DNN，所以纯粹的全连接网络应用性并不是很强。
1. 2. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)和递归神经网络(Recursive Neural Networks)虽然很多时候我们把这两种网络都叫做RNN，但事实上这两种网路的结构事实上是不同的。
而我们常常把两个网络放在一起的原因是：它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等。
基于深度学习的特征提取技术研究与应用
基于深度学习的特征提取技术研究与应用一、简介深度学习是机器学习领域的一种技术。
特征提取技术是深度学习的重要组成部分。
通过深度学习的特征提取技术，我们可以自动地提取数据中的特征信息，从而更加准确地进行分类和预测。
在本文中，我们将深入了解基于深度学习的特征提取技术研究与应用。
二、深度学习特征提取技术简介深度学习特征提取技术是一种利用深度神经网络进行特征提取的技术。
其主要特点是通过大量数据进行训练，然后通过网络自动对数据进行特征提取。
由于深度学习特征提取技术可以自动化地提取数据中的特征，因此在分类和预测等领域有着广泛的应用。
目前，深度学习特征提取技术在语音处理、图像处理、自然语言处理等领域中具有广泛的应用。
三、深度学习特征提取技术算法1.卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，主要用于图像处理。
它通过网络的卷积层进行特征提取，然后通过池化层对提取的特征进行优化。
CNN的优点是可以自动提取数据中的特征，以及可以处理大量的数据。
2.循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种深度学习算法，主要用于序列数据处理。
它通过网络的循环层进行特征提取，然后通过池化层对提取的特征进行优化。
RNN的优点是可以处理任意长度的数据序列，以及可以自动提取数据中的特征。
3.深度信念网络深度信念网络（DBN）是一种深度学习算法，主要用于无监督学习。
它通过堆叠多个受限制玻尔兹曼机（RBM）进行特征提取，然后通过分类器对提取的特征进行分类。
DBN的优点是可以自动提取数据中的高级特征，以及可以应用于无监督学习。
四、深度学习特征提取技术应用案例1.语音识别语音识别是一种广泛应用深度学习特征提取技术的领域。
语音信号通常被处理成频域或时域的图像，然后通过深度学习算法进行特征提取。
例如，通过CNN对语音信号进行特征提取可以提升识别准确率。
2.图像处理图像处理是另一个广泛应用深度学习特征提取技术的领域。
例如，通过CNN对图像进行特征提取可以自动提取图像中的角点、边缘等特征信息。
深度信念网络结构优化设计方法与应用
总结词
深度信念网络的训练效率低下是由于其复杂的结构和大量 的参数导致的。
要点二
详细描述
为了提高训练效率，可以采用一些优化算法来加速训练过 程，例如梯度下降算法的变种（如Adam、RMSprop等） 。此外，还可以采用模型剪枝等技术来降低模型的复杂度 ，从而减少训练时间和计算资源的需求。另外，分布式计 算也是一种有效的提高训练效率的方法，通过将计算任务 分配到多个计算节点上并行处理，可以显著加速训练过程 。
05
深度信念网络未来发展方向
新型网络结构探索
残差网络（ResNet）
01
通过引入残差连接，解决深度神经网络中的梯度消失问题，提
高网络深度和性能。
卷积神经网络（CNN）
02
利用卷积层提取图像特征，适用于图像识别和分类任务。
生成对抗网络（GAN）
03
通过生成器和判别器之间的对抗训练，生成高质量的假样本，
详细描述
在深度信念网络中，数据量不足可能导致模型无法充分地训练，从而影响模型的泛化能力。为了解决这个问题， 可以采用数据增强技术来扩充数据集，例如旋转、平移、缩放等操作，以增加数据的多样性。此外，还可以采用 半监督学习等技术，利用未标记的数据辅助模型进行训练。
过拟合问题
总结词
过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但 在测试数据上表现较差的现象。这通常是由 于模型过于复杂，导致对训练数据的过度拟 合。
可见层是输入数据， 隐藏层是特征表示， 逐层传递。
深度信念网络工作原理
1
DBN的工作原理是通过逐层训练和贪婪逐层预训 练的方式进行学习。
2
在预训练阶段，DBN使用无监督学习算法对每一 层进行训练，通过优化权重使得该层的输出与下 一层的输入尽可能接近。
深度学习中的卷积神经网络
深度学习中的卷积神经网络深度学习作为一项涉及模式识别、自然语言处理等各种领域的技术，近年来越来越受到关注。
在深度学习算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）被广泛应用于图像识别、人脸识别、语音识别等领域，其出色的处理能力备受业界赞赏。
卷积神经网络的概念和发展卷积神经网络是一种用于图像、语音等自然信号处理的深度神经网络，于1980年代初在心理学、生物学以及神经学等领域内开始得到关注，主要是用来模仿生物神经系统中的视觉感知机制。
1998年，科学家Yann LeCun基于卷积神经网络提出了一个手写数字识别系统——LeNet，该系统主要应用于美国邮政部门的手写数字识别。
这个系统在当时的手写数字识别领域中取得了很大的成功，证明了卷积神经网络在图像处理领域的应用潜力。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，以及算力和数据的快速增长，卷积神经网络得到了快速发展。
在图像识别和视觉研究领域，卷积神经网络取得了很大的成功。
2012年，Hinton等学者提出的AlexNet模型利用多层卷积神经网络对图像进行了分类，取得了ImageNet图像识别比赛冠军，大大提高了卷积神经网络在图像识别领域的应用价值，在业界掀起了一股深度学习的浪潮。
卷积神经网络的结构和特点卷积神经网络与传统神经网络的最大区别在于其采用了特殊的卷积层结构，并通过卷积核来共享参数，从而大大减少了模型的参数数量。
卷积神经网络的基本结构包含了卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器。
卷积层（Convolutional Layer）是卷积神经网络中最重要的结构，其主要功能是提取输入信号的局部特征。
卷积层通过在输入信号上滑动卷积核的方式来提取特征，卷积核由一组可训练的权重和一个偏置项构成。
卷积层会对特征图进行下采样，从而得到更多特征，进而提高模型的表现能力。
池化层（Pooling Layer）用于降维和特征提取，可以减少卷积层的矩阵运算量，并防止过拟合。
深度信念网络和生成对抗网络深度学习的最新进展
深度学习模型在自然语言处理领域的 应用也日益广泛，如机器翻译、文本 生成和情感分析等。基于循环神经网 络（RNN）和Transformer结构的模 型，如LSTM、GRU和GPT系列，有 效提升了自然语言处理任务的性能。
要点三
语音识别与合成
深度学习模型在语音识别和合成方面 也取得了重要突破。例如，基于深度 信念网络（DBN）和生成对抗网络（ GAN）的语音合成技术，可以生成高 质量、自然度较高的语音。
1. 训练稳定性的进一步提高：虽然结合DBN和GAN可 以提高训练稳定性，但仍需解决训练过程中的一些不稳 定现象。
1. 模型结构的创新：探索更有效的DBN与GAN结合方 式，如寻找更合适的网络结构和损失函数融合方法。
挑战
2. 模型的可解释性研究：目前深度学习模型的可解释 性仍然是一个挑战，未来可以研究如何提升DBN与 GAN结合模型的可解释性。
• 总之，深度信念网络和生成对抗网络等深度学习技术在实际应用中取得了显著 成果，同时也面临着诸多挑战。随着技术的不断发展，我们有理由相信深度学 习将在未来发挥更加重要的作用，为人类的生活和工作带来更多便利和进步。
THANKS
感谢观看
具有广泛应用前景。
03
CATALOGUE
生成对抗网络（GAN）的最新进展
GAN的基本原理与结构
对抗生成原理
GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断样本是真 实数据还是生成数据。两个网络通过对抗训练，逐渐提高生成样本的质量和多 样性。
网络结构
生成器通常采用卷积神经网络或自编码器结构，判别器一般采用卷积神经网络 。两者可以通过反向传播算法进行训练和优化。
GAN在图像生成领域的应用与发展
深度学习入门教程(Ⅰ)
深度学习入门教程深度学习是近年来人工智能领域发展最快的技术之一，其应用场景涵盖了语音识别、图像识别、自然语言处理等多个领域。
对于初学者来说，深度学习可能显得有些晦涩难懂，但只要按部就班地学习，掌握了相关的基础知识和技能，深度学习也并不是难以掌握的技术。
接下来，本文将介绍深度学习的基本概念、常用工具和学习路径，帮助初学者快速入门深度学习。
一、深度学习的基本概念深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习技术，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建多层次的神经网络，从而实现对复杂数据的学习和识别。
在深度学习中，最常见的网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。
这些网络结构在不同的应用场景中具有不同的优势，初学者可以根据自己的兴趣和需求选择合适的网络结构进行学习。
二、常用的深度学习工具要想学好深度学习，选择一款合适的工具是至关重要的。
目前，深度学习领域最流行的工具包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。
TensorFlow是由Google 开发的开源深度学习框架，具有良好的灵活性和扩展性，适合于构建大规模的深度学习模型。
PyTorch是由Facebook开发的另一款深度学习框架，其动态图计算方式和简洁的代码风格备受好评。
而Keras则是一个高层次的深度学习框架，可以方便地构建和训练各种类型的神经网络模型。
初学者可以根据自己的喜好和实际需求选择合适的工具进行学习和实践。
三、深度学习的学习路径在学习深度学习的过程中，有一些基本的知识和技能是必不可少的。
首先，需要对线性代数、概率统计和微积分等数学知识有一定的了解。
这些数学知识是深度学习的基础，能够帮助我们理解和应用深度学习模型。
其次，需要熟悉Python 编程语言及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
Python是深度学习领域最流行的编程语言之一，具有丰富的库和工具，对于初学者来说是一个理想的选择。
深度学习与表层学习对比
深度学习与表层学习对比深度学习和表层学习是两种不同的机器学习方法，它们在处理数据和解决问题时有着各自的特点和优势。
本文将对深度学习和表层学习进行对比分析，探讨它们的异同点以及在实际应用中的适用场景。
一、深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经网络模拟人脑的结构和工作原理，从而实现对复杂数据的学习和分析。
深度学习通常包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都由多个神经元组成，神经元之间通过权重进行连接，并通过激活函数实现信息的传递和处理。
在深度学习中，常用的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。
这些网络结构在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，被广泛应用于各种人工智能系统中。
深度学习的优势在于能够自动学习数据中的特征和规律，无需手动设计特征提取器，具有很强的泛化能力和适应性。
同时，深度学习模型可以通过大规模数据训练，不断优化网络参数，提高模型的准确性和性能。
二、表层学习表层学习是一种基于特征工程的机器学习方法，其核心思想是通过手动设计特征提取器，将原始数据转换为高维特征表示，然后使用传统的机器学习算法进行模型训练和预测。
表层学习通常包括数据预处理、特征提取和模型训练三个步骤。
在表层学习中，常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和特征选择等。
这些方法可以有效地降低数据的维度，提取数据中的关键信息，为后续的模型训练提供有益的特征。
表层学习的优势在于对特征的可解释性和可控性较强，可以根据具体问题的需求设计合适的特征提取器，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
同时，表层学习方法通常需要较少的数据量和计算资源，适用于数据量较小或特征维度较低的场景。
三、深度学习与表层学习的对比1. 数据表示方式：深度学习通过多层神经网络学习数据的抽象表示，自动提取数据中的特征和规律；表层学习通过特征工程手动设计特征提取器，将数据转换为高维特征表示。
机器学习中的深度卷积神经网络
机器学习中的深度卷积神经网络随着计算机技术的不断发展，人们已经开始思考如何让机器像人一样具有“智能”。
机器学习就是一个具有很大前景的研究领域，它通过利用算法和数学模型，让计算机实现“学习”，从而可以自动地识别和分类数据。
深度卷积神经网络(DCNN)就是其中比较重要的一种算法，它可以为图像、视频、语音和自然语言处理等领域提供有力的支持。
DCNN是一种深度学习模型，它通过使用多个卷积层、池化层和全连接层进行高效的特征提取和分类。
DCNN最早是由离散傅里叶变换的发明者Yann LeCun等人提出的，而获得了广泛的关注和推广。
在DCNN模型中，每一层都是由多个卷积核组成的，每个卷积核都可以学习一些特定的特征，如边缘、纹理、形状等等，这些学习到的特征可以组合成更高级别的特征，最终构成复杂的模式。
在DCNN模型中，卷积层是其中一个重要的部分。
卷积层通常是由一些实数值、矩阵或其他形式的数据组成的，有时会被称为“输入层”。
在输入数据中，每个元素都被称为“像素”，通常表示一副图像、一段音频或一个字符，等等。
卷积操作是DCNN中最主要的基本运算之一。
它通过滑动一个卷积核(大小通常为3x3或5x5)在输入层上，并将其与每个覆盖的像素进行点积(点积运算中，两个矩阵中同一位置的元素相乘后相加)来产生输出值。
这个输出值常常被称为“特征映射”，其中包含了卷积核学习到的特定特征。
池化层通常被用于减少特征映射中的维数。
通过使用下采样技术来去除特征映射中的冗余信息，池化层可以帮助减少存储和计算的开销，并通过更高级别的组合产生空间不变性。
全连接层用于将卷积和池化层的结果组合成最终的分类。
它通常是由一些神经元组成的，每个神经元的输出都与上一层的每个神经元连接。
这里的“全”表示所有上一层的神经元都被连接到下一层的每一个神经元。
实践证明，DCNN模型可以用于识别和翻译图像、音频和文本等多种数据类型。
例如，在分类任务中，DCNN通过使用大量的带标签数据，在预测阶段可以识别与之相似的新数据。
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模型最下面一层为可视层V，中间一
层为检测层H，上面一层为池层。其中 检测层和池层都有K单元
相比于深度信念网络（DBN），卷积
的深度信念网络（CDBN）具有以下的 不同： （1）对高维图像做全尺寸衡量 （2）特征表示对输入的局部变换
具有不变性
（3）该方法的关键是加入了概率最 大池（probabilistic max-pooling）
Pooling
为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的 聚合特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区 域上的某个特定特征值的最大值，这些概要统计特征不仅 具有低得多的维度，同时还会改善结果（不容易过拟合）。 这种聚合的操作就叫做池化，下图为一般的池化过程：
左侧是20*20的矩阵要进行大小为
深度信念网络已经在语音识别，图像识别以及自 然语言处理等领域取得前所未有的成功。 DBN对于扩展图像到原尺寸还有困难，以及图像特
征表示会因输入局部变Leabharlann 而变换DBN的构成
DBN 由多层神经元构成，这些神经元又分为显性神经元和 隐性神经元（以下简称显元和隐元）。显元用于接受输入， 隐元用于提取特征（特征检测器）。 DBN 的 组 成 元 件 是 受 限 玻 尔 兹 曼 机 (Restricted Boltzmann Machines, RBM) 。训练 DBN 的过程是一层一 层地进行的。在每一层中，用数据向量来推断隐层，再把 这一隐层当作下一层 (高一层) 的数据向量（一种多层生 成模型）RBM的结构如图所示:
Convolutional Deep Belief Network for Scable Unsupervised Learning of Hierarchical Representations
组员：
背景
深度信念网络 概念，结构，缺点
卷积的深度信念网络
关键方法，优点
Background
人们对于类似深度信念网络的无监督式分层生成 模型具有极大的兴趣。
Advantage
DBN 是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们 可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们 不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来 生成数据。如下图识别手写数字
Disadvantage
传统的多层生成模型DBN有两个方面的挑战
（ 1 ）图像时很高维度的，算法要能够合理的建模，且计算 简便；
10*10的池化，那么左侧图中的红色
就是10*10的大小，对应到右侧的矩 阵，右侧每个元素的值，是左侧红色 矩阵每个元素的值取最大值。
Probabilistically Max-Pooling
最大概率池模型是一个如图的
前向结构模型，检测层和池层都 含有K组单元，池层每组都有Np*Np 个二进制单元，K属于{1,2……k}, 检测层到池层相当于C*C的块映射，
。最大概率池模型降低了图像的
维度，减少了计算量。
Advantage of CDBN
一种概率的降维技术
手段 ,网络的第一、二和
三层能够学习到边缘检
测、对象局部和对象。
谢谢！
（ 2 ）对象常常分布在图像的局部，要求特征表示对输入的 局部变换具有不变性。
由于以上两个原因使得对高维图像做全尺寸衡量 (scaling such models to full-sized)很困难
CRBN的引入
卷积的深度信念网络（CDBN）的
组成元件是卷积的受限玻尔兹曼 机（CRBM）。
右图是卷积的受限玻尔兹曼机（CRBM）