深度学习的深度信念网络DBN 优质课件
DBN_中文
3.4 深信念网络3.4.1 深信念网络的标准模型与DBM 是一个无向图不同，深信念网络（Deep Belief Nets, DBN ）是一个混合模型，其中既包含无向部分，又包含有向部分，如图17所示。
最上面两层是无向图，构成一个联想记忆（Associative Memory ）网络，也是一个RBM ，其余层构成一个有向图。
注意，由下到上的识别权重（recognition weights ）只用来做推断，并不构成模型的一部分。
在图17中，自底向上分别是可视向量v 和隐含向量(),1,,2,,...,kTk k k k nh h h =h ，k =1,2,...,r 。
可视层和第一个隐含层之间的生成权值用G 1表示，识别权值用W 1表示；第k -1个隐含层和第k （21k r ≤≤-）个隐含层之间的生成权值用G k 表示，识别权值用W k 表示。
但第r -1个隐含层和第r 个隐含层之间构成无向连接的联想记忆，没有生成权值和识别权值的区分，它们之间的连接权值称为联想权值，用W r 表示；标签y 和第r 个隐含层之间也是无向连接，它们之间的连接权值称为标签权值，用W r +1表示。
可视层v 的偏置用a 表示，隐含层h k 的生成偏置用b k 表示，识别偏置用b k 表示（11k r ≤≤-），隐含层h r 的偏置用b r 表示，标签的偏置用b r +1表示。
一般令0=h v ，0b =a 。
相应模型的联合概率分布为：12112211(,,,...,|)(|)(|)(|)(,)r r r r r p p p p p ---=v h h h v h h h h h h h θ(52)其中参数集{}11,,,,,,,1k k r r k k k r ++=≤≤W G W b b b a θ，1(,)r r p -h h 通过3.1节的RBM 计算，且()11,(1|)kk k i k ij kj i p h sigm g h b --==+h ，11k r ≤≤-. (53)vh 1Label yAssociativeMemoryh 2图17DBN 结构示意图v h 1h 2hrh r-1图18DBN 的有监督微调过程3.4.2 深信念网络的学习算法与自编码器类似，DBN 的学习过程也可以分为无监督预训练阶段和有监督微调两个阶段。
深度置信网络BDN
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深度学习
• 好处：可通过学习一种深层非线性网络结 构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分 布式表示。
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深度学习 vs. 神经网络
深度置信网络BDN
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目录
深度学习概述 RBM（受限玻尔兹曼机） DBN（深度信念网） 总结与展望 上海海洋大学信息学院
深度学习概述
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基本概念
浅层学习与深度学习
浅层学习是机器学Βιβλιοθήκη 的第一次浪潮✓ 人工神经网络（BP算法）
—虽被称作多层感知机，但实际是种只含有一层隐 层节点的浅层模型
Z为归一化系数，其定义为：
Z eE(v,h) v,h
输入层的边缘概率为：
p(v) 1 eE(v,h)
Zh
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可以通过随机梯度下降(stochastic gradient descent)来最大化L(θ)，首先 需要求得L(θ)对W的导数
✓ SVM、Boosting、最大熵方法（如LR，Logistic Regression）
—带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没 有隐层节点（如LR）的浅层模型
局限性：有限样本和计算单元情况下对复杂函数的 表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受 限。
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基本概念
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深度学习训练过程
• wake-sleep算法:
1）wake阶段： 认知过程，通过下层的输入特征（Input）和向上的认知（Encoder）权重 产生每一层的抽象表示（Code），再通过当前的生成（Decoder）权重产 生一个重建信息（Reconstruction），计算输入特征和重建信息残差， 使用梯度下降修改层间的下行生成（Decoder）权重。也就是“如果现实 跟我想象的不一样，改变我的生成权重使得我想象的东西变得与现实一 样”。
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）。
深神经网络ppt课件
自动驾驶
通过深度神经网络实现自动驾驶功能 ，包括车辆控制、障碍物检测、路径 规划等。
06
深度神经网络的挑战与未来展 望
数据过拟合与欠拟合问题
数据过拟合
深度神经网络在训练过程中容易过度拟合训练数据，导致在测试数据上表现不 佳。
欠拟合
当模型过于简单时，无法充分学习训练数据的复杂特征，导致在训练和测试数 据上表现均不佳。
正则化方法及其应用
总结词
正则化是一种防止模型过拟合的技术，通过在损失函数 中增加惩罚项来约束模型的复杂度。正则化在深度学习 中广泛应用，有助于提高模型的泛化能力。
பைடு நூலகம்
详细描述
常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化、dropout 和early stopping等。L1正则化和L2正则化通过在损失 函数中增加权重向量的范数来约束模型复杂度； dropout随机丢弃神经网络中的一部分节点，以防止过 拟合；early stopping是在训练过程中提前终止训练， 以避免过拟合。这些正则化方法可以单独使用或结合使 用，以获得更好的模型性能。
04
深度神经网络的常见模型
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是深度学习中常用的模型之一，主要用于图像处理和计算机视觉任务 。
CNN通过局部连接、权重共享和下采样等技术，能够有效地提取图像中的特征，广 泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。
CNN由输入层、卷积层、池化层、全连接层等组成，通过多层的卷积和池化操作， 逐步提取图像中的特征，最终实现分类或识别任务。
1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了反 向传播算法，为神经网络的训练提供了有效的 方法。
2006年，Hinton等人提出了深度学习的概念， 将神经网络的层数增加到更深层次，提高了模型 的表示能力。
堆叠自动编码器的深度信念网络解析(Ⅱ)
深度信念网络（DBN）是一种深度学习模型，它由多层堆叠自动编码器组成。
在本文中，我们将对堆叠自动编码器和深度信念网络进行解析，探讨它们在机器学习领域的应用和原理。
自动编码器是一种无监督学习算法，它的目标是学习数据的表示，然后重构输入。
自动编码器由输入层、隐藏层和输出层组成。
隐藏层的节点数比输入层和输出层更少，这迫使自动编码器学习数据的压缩表示。
在训练过程中，自动编码器尝试最小化输入和重构输出之间的差异，从而学习到数据的有用特征。
堆叠自动编码器是由多个自动编码器组成的深度学习模型。
它通过逐层训练每个自动编码器，然后将它们堆叠在一起形成一个深层结构。
这种逐层训练的方法可以解决训练深度神经网络时遇到的梯度消失和梯度爆炸等问题。
深度信念网络是一种由多层堆叠自动编码器组成的概率生成模型。
它可以用来对数据进行建模和生成。
深度信念网络的训练过程是通过无监督的逐层贪婪训练方法来实现的。
在训练过程中，每一层的参数都被调整以最大化模型对训练数据的似然。
深度信念网络在许多领域都有广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等。
在计算机视觉领域，深度信念网络可以用来进行特征学习和图像生成。
在自然语言处理领域，它可以用来进行情感分析和语言建模。
在推荐系统领域，它可以用来进行用户画像和推荐算法。
堆叠自动编码器的深度信念网络具有许多优点，例如它可以对大规模数据进行高效的表示学习和生成。
它还可以学习到数据的多层次抽象表示，从而可以更好地捕捉数据的内在特性。
此外，深度信念网络还可以应对数据的高维度和复杂性，提高模型的泛化能力。
然而，堆叠自动编码器的深度信念网络也存在一些局限性。
例如，它需要大量的训练数据和计算资源来进行训练。
此外，它的训练过程可能会受到参数初始化和超参数选择等因素的影响，需要进行仔细的调参和实验设计。
在总结上述内容之后，我们可以看到堆叠自动编码器的深度信念网络在深度学习领域具有重要的地位和应用前景。
它的原理和方法有助于我们更好地理解深度学习模型的内在机理和训练过程。
基于深度信念网络的图像识别
（Deep Belief Network，DBN）PPT模板下载：www. /moban/主要报告内容
主要阐述深度信念网络(DBN)的基本原理，模型结构和训练方法，分析深度学习和传 统神经网络的联系和区别;重点介绍深度信念网络的训练过程，即无监督训练和有监督微调构 成的半监督学习。
深度信念网络训练过程
DBN的训练过程采用逐层训练的方法，每次只训练一层RBM，训练完一层 后，将该层的训练结果作为下一层RBM的输入;如此直至每一层RBM都训练完成， 这个过程也称之为预训练。RBM训练完成后，再根据样本的标签值，采用BP算 法向后微调。具体可以分为两部分:
1)预训练，首先初始化深度信念网络参数，初始化的部分包括每一层的结点 数以及整个DBNs网络的其他部分，如Dropout大小，是否加入稀疏性，是否加 入噪声等。初始化完毕后，就可以单独训练每一层RBM，第一层的输出毯作为 第二层的输入，如此类推，保留每一层的权重Wij。
深度网络分层训练的思想
深度学习，重要的思想是其模型的“深度”，即网络结构是含有多个隐含层的，而不是单纯 的从输入到输出，且结构模型中隐含层的数目一般要大于 2。假如定义一个深度学习模型DS (Deep learning System），他有n个层次，从DS1,DS2…到DSn，加上系统的输入层I和输出层O， 整个层次构架可以表示为:
迭代次数在30次左右时，训练误 差达到稳定基本为0，但是测试误差处于不稳定状态。)
“
在此输入标题
“The En输d入！文字 在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论
2)微调，待训练完成，为了使网络的性能更优，可以根据样本的标签值， 采用梯度向下算法，对整个网络进行调整，这时候，DBNs网络就是一个普通的 神经网络，方法跟BP算法类似。只是在微调之前，各层的权重都是事先训练好 的，并非像神经网络一样是随机初始化的，所以只需要少量的迭代，就可以得 到很好的效果。
深度学习介绍 ppt课件
3.对于
的各层，计算：
直到输出层 的激活值。
4.计算最终需要的偏导数值：
5.根据残差对参数W和b做出更新：
2020/12/27
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反向传播与梯度下降
S型函数导数
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开始
数据输入
权值学习
求隐含层和输出层 神经元输出
杂项
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5
神经网络
在机器学习与认知识别领域中，人工神经网络是一类模拟生物神经网络的模型，基于 大量训练数据，用来预测（决策问题）或估计目标函数模型。人工神经网络一般呈现 为相互关联的“神经元”之间相互交换信息的系统。在神经元的连接中包含有可以根 据训练样本调整的权重，使得神经网络可以自适应输入样本，并且拥有学习能力。
１）强调了模型结构的深度，通常有5层以上、甚至100多层的隐含层；
２）明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示 变换到一个新特征空间，使得分类或预测更加容易。
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深层带来的好处
2020/12/27
为什么采用层次网络 19
预训练与梯度消失现象
神经网络层数加深以后，容易出现梯度消失现象； 由于前层的梯度是由后层的梯度项相乘得到，梯度会逐层衰减，从而导致后层的网络
X1 X2 X3 X4 X5 +1
2020I/1n2p/2u7t
X1* h1
X2* h2
X3* h3
X4* +1
X5*
hidden output
• 自动编码器的主要思想是利用无监督方式最小 化重建误差，学习到的权重提供了一个网络初 始化的较好的初始点。无监督学习的主要目的 是从无标签的数据中提取有用的特征，以减少 输入信息，保留数据中关键的有效信息。网络 通过没有标签的数据学习到潜在的分布信息， 有利于它区分有标签的信息。然而，在网络中， 权重仍然需要进行微调。因此，需要在神经网 络的顶部增加一个线性回归，再对有标签的数 据进行处理。网络的微调会采用梯度下降法， 对所有层同时进行调整。
DBN深度信念网络详解
DBN深度信念网络详解1. 自联想神经网络与深度网络自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入。
很多时候我们并不要求输出精确的等于输入，而是允许一定的误差存在。
所以，我们说，输出是对输入的一种重构。
其网络结构可以很简单的表示如下：如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数，而使用线性函数，这就是PCA模型。
中间网络节点个数就是PCA模型中的主分量个数。
不用担心学习算法会收敛到局部最优，因为线性BP网络有唯一的极小值。
在深度学习的术语中，上述结构被称作自编码神经网络。
从历史的角度看，自编码神经网络是几十年前的事情，没有什么新奇的地方。
既然自联想神经网络能够实现对输入数据的重构，如果这个网络结构已经训练好了，那么其中间层，就可以看过是对原始输入数据的某种特征表示。
如果我们把它的第三层去掉，这样就是一个两层的网络。
如果，我们把这个学习到特征再用同样的方法创建一个自联想的三层BP网络，如上图所示。
换言之，第二次创建的三层自联想网络的输入是上一个网络的中间层的输出。
用同样的训练算法，对第二个自联想网络进行学习。
那么，第二个自联想网络的中间层是对其输入的某种特征表示。
如果我们按照这种方法，依次创建很多这样的由自联想网络组成的网络结构，这就是深度神经网络，如下图所示：注意，上图中组成深度网络的最后一层是级联了一个softmax分类器。
深度神经网络在每一层是对最原始输入数据在不同概念的粒度表示，也就是不同级别的特征描述。
这种层叠多个自联想网络的方法，最早被Hinton想到了。
从上面的描述中，可以看出，深度网络是分层训练的，包括最后一层的分类器也是单独训练的，最后一层分类器可以换成任何一种分类器，例如SVM，HMM等。
上面的每一层单独训练使用的都是BP算法。
相信这一思路，Hinton早就实验过了。
2. DBN神经网络模型使用BP算法单独训练每一层的时候，我们发现，必须丢掉网络的第三层，才能级联自联想神经网络。
深度学习--课件--第九章-深度信念网络可编辑全文
Ei / T
e
p0 1 p1
1 e Ei / T
10 of 41
9.1 Boltzmann机
第九章 深度信念网络
有
E0 / T
p0
e
e Ei / T e ( E0 E1 ) / T E1 / T
p1
e
推广之，容易得到，对于网络中任意两个状态 和 出现的概率
• Boltzmann机网络是具有隐单元的反馈互联网络，ℎ 为隐含神经元， 为
可见神经元。
• Boltzmann机神经元的输出
取值是0或者1，根据相应的
输入来决定取值的概率。
• 可见神经元可以是输入结点，
也可以是输出结点。隐含神
经元不与外界发生联系。
Boltzmann机网络结构
5 of 41
9.1 Boltzmann机
与它们的能量E 和 E 之间也满足
E / T
p
e
( E E ) / T
e
E / T
p
e
这正好是Boltzmann分布, 也就是该网络称为Boltzmann机的来由。
11 of 41
9.1 Boltzmann机
第九章 深度信念网络
3. Boltzmann机神经元状态的更新算法
Boltzmann机的改进，对Boltzmann机的某些连接进行限制，这样可以
使得学习算法变得简单很多。
• 那限制指的是什么呢？其实就是将可见层与隐藏层中的层内连接断开。
受限玻尔兹曼机的优点主要是将学习算法的效率大幅提高，与此同时，
还将玻尔兹曼机的许多优良特性进行了保留，因此受限玻尔兹曼机被称
为玻尔兹曼机的一次复兴。
chap-深度信念网络
深度信念网络
https://nndl.github.io/
玻尔兹曼机
《神经网络与深度学习》
2
玻尔兹曼机（Boltzmann machine）
玻尔兹曼机是一个特殊的概 率无向图模型。
每个随机变量是二值的 所有变量之间是全连接的 整个能量函数定义为
P(X) 为玻尔兹曼分布
当系统温度非常高T → ∞时，pi → 0.5，即每个变 量状态的改变十分容易，每一种网络状态都是一样 的，而从很快可以达到热平衡。
当系统温度非常低T → 0时，如果∆Ei (x\i ) > 0则pi → 1，如果∆Ei (x\i ) < 0则pi → 0。
随机性方法变成确定性方法
Hopfield网络
受限玻尔兹曼机是一个二分图结构的无向图 模型。
在受限玻尔兹曼机中，变量可以为两组，分别为隐藏层和 可见层（或输入层）。
节点变量的取值为0或1。 和两层的全连接神经网络的结构相同。
《神经网络与深度学习》
10
全条件概率
《神经网络与深度学习》
11
参数学习
采用梯度上升法时，参数W,a,b可以用下面公 式近似地更新
14
深度信念网络
《神经网络与深度学习》
15
深度信念网络（Deep Belief Networ）
深度信念网络是深度的有向的概率图模型， 其图结构由多层的节点构成。
和全连接的神经网络结构相同。 顶部的两层为一个无向图，可以看做是一个受限玻尔兹曼
机。
认知权重
《神经网络与深度学习》
生成权重
16
“如果梦中的景象不是我脑中的相应概念，改变我的认知权重使得这种 景象在我看来就是这个概念”；
深度学习Deep-Learning【精品PPT文档】
• 减轻梯度消失问题的一个方法是使用线性激活函数（比如rectifier
函数）或近似线性函数（比如softplus 函数）。这样，激活函数的 导数为1，误差可以很好地传播，训练速度得到了很大的提高。
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
向量函数及其导数
按位计算的向量函数及其导数
logistic函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
机器学习中的一些概念
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
向量
向量的模和范数
常见的向量
矩阵
矩阵的基本运算
矩阵的基本运算
常见的矩阵
常见的矩阵
导数
向量导数
导数法则
导数法则
导数法则
常用函数及其导数
常用函数及其导数
深度学习Deep Learning
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
深度学习概念
• 机器学习（Machine Learning，ML）主要是研究如何使计算机从给定的 数据中学习规律，即从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的 规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。目前，主流的机器学 习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习。 • 人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN），也简称神经网络， 是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神 经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点 （或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数 据之间的复杂关系进行建模。
深度学习DBN深度信念网络
stochastic hidden causes
visible effects
Graphical Models and versus Neural Networks
最开始的图模型都是借助专家来定义图 结构和节点之间的条件概率： 神经网络只是模型的结构和基本属性需要 人为定义：
例如会找来一个医学专家，询问他这个 病症怎么影响另一个病症，每个病症都 是图模型中的一个节点，并且每个节点 都有一个条件概率来描述其他节点怎么 影响它，就这样依靠专家来定义一个图 模型。 这样的图模型一般都是稀疏连接的，因 为都是人为定义的，所以不会太过复杂 而且这样的图模型一般只关注怎么能正 确地推断，例如知道了病的症状，怎么 推测病因。因为模型是专家定义的，所 以几乎不涉及图的学习问题。
mcmc方法变分方法learningsbnwakesleep我们在提到bn的时候就会无可避免的提到玻尔兹曼机其实有关信念网络的学习问题最开始它的研究目的就是想要找到一个可进行权值学习的神经网络结构但是想让这个结构不仅仅和玻尔兹曼机一样可以对联合概率建模得到一个生成模型还要比玻尔兹曼机的训练算法更加高效这里的目的主要是想找到一种模型使其训练算法消除玻尔兹曼机训练时negativephase所进行的工作
stochastic hidden causes
一旦SBN的学习完成了，那么生成一个可见单元的 样本是很容易的，只需要从上到下逐层计算就可以 因为它是一个因果模型。然而即使我们知道了模型 参数，在给定可见单元时，推断隐藏节点的后验分 布也是很难的，而且随着隐藏节点的增多，难度会 越来越大，所以对于一个数百万参数的模型来说， 即使只是从后验概率采样也很难，导致了无法进行 学习。
BN and Probability Graphical Model
大学课程《人工智能导论》PPT课件：第7章 深度学习
• 以视觉为例， 直接或间接影响某一特定神经细胞的光感受器细胞的全体
为该特定神经细胞的感受野；视觉感受野往往呈现中心兴奋、周围抑制
或者中心抑制、周围兴奋的同心圆结构。
• 1980年，福岛邦彦在感受野概念的基础上提出了“神经认知”模型用于模
式识别任务，该模型是一种层次化的多层人工神经网络。
第7章 深度学习
主要内容
• 深度学习的历史和定义
• 几种深度学习模型
• 深度学习主要开发框架
• 深度学习的应用
• 深度学习的展望
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 1957年，感知机
• 1980年代，BP算法
• 2006年，Hinton和Salakhutdinov提出了深度信念网络（Deep Belief
• 深度学习的定义
• 和传统的机器学习（称之为浅层学习）相比较，深度学习更接近人类处
理信息的方式。
• 深度学习通过构造深层结构的人工神经网络，模拟这种多层表示，每层
对应于一类特定特征，高层特征取决于底层特征，每类特征由一个隐含
层表示，隐含层从最初的几层发展到十多层，甚至目前的上千层。
• 以图像处理为例，低层提取边缘特征，更高层在此基础上形成简单图形，
Network, DBN）模型——深度学习元年。
• 2009年，Bengio又提出了堆叠自动编码器（Stacked Auto-Encoder,
SAE），用自动编码器来代替受限玻尔兹曼机构造深度网络，取得了很
好的效果。
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 2011年，微软研究院和Google的语言识别研究人员先后采用深度学习技
《深度学习介绍》课件
推荐系统和强化学习是深度学习在智能推荐和决策领域的重要应用，能够提高推荐和决策的准确性和智能化水平。
总结
06
CHAPTER
深度学习的未来展望
随着深度学习在各领域的广泛应用，对模型的可解释性需求日益增强。未来研究将致力于开发更透明的模型，通过可视化、解释性图谱等技术，帮助用户理解模型决策过程。
池化层用于降低数据的维度，减少计算量和过拟合的风险。常用的池化方法有最大池化和平均池化等。
池化层
激活函数
03
CHAPTER
深度学习的主要模型
1
2
3
卷积神经网络是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。
CNN通过局部连接、权重共享和下采样等策略，实现对输入数据的逐层特征提取和抽象。
《深度学习介绍》ppt课件
目录
深度学习概述深度学习的基本原理深度学习的主要模型深度学习的训练技巧深度学习的应用实例深度学习的未来展望
01
CHAPTER
深度学习概述ຫໍສະໝຸດ ABCD
自动驾驶
用于车辆控制、障碍物检测等自动驾驶系统的关键技术。
推荐系统
用于个性化推荐、广告投放等商业应用。
自然语言处理
用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
防止模型在验证集上过拟合
当模型在验证集上的性能停止提升时，应停止训练并保存模型。早停法可以防止模型在训练集上过拟合。同时，定期保存模型权重也有助于后续的重训练或迁移学习。
05
CHAPTER
深度学习的应用实例
自然语言处理
利用深度学习技术对自然语言文本进行分析和处理，例如机器翻译、情感分析等。
DBN在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有一定的应用价值。
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多层置信网络结构
首先，你需要用原始 输入 x(k) 训练第一个 自编码器，它能够学 习得到原始输入的一 阶特征表示 h^{(1)(k)}。
多层置信网络结构
接着，你需要把原始 数据输入到上述训练 好的稀疏自编码器中， 对于每一个输入 x(k)， 都可以得到它对应的 一阶特征表示 h^{(1)(k)}。然后你再 用这些一阶特征作为 另一个稀疏自编码器 的输入，使用它们来 学习二阶特征 h^{(2)(k)}。
多层置信网络结构
DBNs由多个限制玻 尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines） 层组成，一个典型的 神经网络类型如图所 示。
多层置信网络结构
·最终在构筑好整个网络后，相当于进行了一次完整的无监督学习。 ·在确定了网络的权值后，再次根据样本，以BP神经网络的算法，进 行一次有监督的学习过程。这一过程被称为多层置信网络的微调。
“
在此输入标题
“The En输d入！文字 在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论
多层置信网络结构
再把一阶特征输入到 刚训练好的第二层稀 疏自编码器中，得到 每个h^{(1)(k)} 对应的 二阶特征激活值 h^{(2)(k)}。接下来， 你可以把这些二阶特 征作为softmax分类器 的输入，训练得到一 个能将二阶特征映射 到数字标签的模型。
多层置信网络结构
最终，你可以将这三 层结合起来构建一个 包含两个隐藏层和一 个最终softmax分类器 层的栈式自编码网络， 这个网络能够如你所 愿地对MNIST数字进 行分类。
深度置信网络BDN
——学习报告
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自编码算法
自编码神经网络尝试学习一个 hw,b ( x) x的函数，也就是说，它尝试逼近一个
恒等函数，从而使得输出接近于输入。恒等函数虽然看上去不太有学习的意义，但是当 我们为自编码神经网络加入某些限制，比如限定隐藏神经元的数量，我们就可以从输入 数据中发现一些有趣的结构。
v,h
输入层的边缘概率为：
p(v) 1 eE(v,h)
Zh
计算方法
权值更新
网络学习的目的是最大可能的拟合输入数据，即最大化 p(v)。
Hinton提出了一种快速算法，称作contrastive divergence（对比分歧）算法。这种算法
只需迭代k次，就可以获得对模型的估计，而通常k等于1. CD算法在开始是用训练数据去初始化可
自编码神经网络示例
如果输入数据中隐含着一些 特定的结构，比如某些输入特征是 彼此相关的，那么这一算法就可以 发现输入数据中的这些相关性。事 实上，这一简单的自编码神经网络 通常可以学习出一个跟主元分析 (PCA)结果非常相似的输入数据的 低维表示。
“预训练”方法——限制玻尔兹曼机（RBM）
隐含层
n
p(vi 1| h) ( wjihj bi ) j 1
限制玻尔兹曼机（RBM）
定义能量函数： 联合概率分布：
E(v, h) vibi hjcj vihjwij
i
j
i, j
p(v, h) 1 eE(v,h) Z
Z为归一化系数，其定义为：
Z eE(v,h)
深度学习
深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型组合低层特征形成更加抽象的 高层来表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征。其动机在于建立模拟人脑进行分析学 习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。因此，“深度模型”是 手段，“特征学习”是目的。
深度学习的核心思路如下： ①无监督学习用于每一层网络的pre-train； ②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入； ③用自顶而下的监督算法去调整所有层。
见层，然后用条件分布计算隐层；然后，再根据隐层，同样，用条件分布来计算可见层。这样产生
的结果是对输入的一个重构。根据CD算法：
wij vi hj来自datavi hj
recon
其中， 是学习率， vi hj data 是样本数据的期望， vi hj recon 是重构后可视层数据的期望
可视层
RBM网络共有2层，其中第一层称为可视层，一般来说是输入层，另一层 是隐含层，也就是我们一般指的特征提取层。 Wnm 是可视层与隐藏层之间
的权重矩阵， b 是可视节点的偏移量， c 是隐藏节点的偏移量。
“预训练”方法——限制玻尔兹曼机（RBM）
m
p(hj 1| v) ( wjivi c j ) i 1