隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練機(jī)器在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算。深度學(xué)習(xí)算法可以讓機(jī)器能夠像人腦那樣進(jìn)行工作和處理數(shù)據(jù)，并高度依賴于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并基于人腦的結(jié)構(gòu)-功能而工作。以下是十大值得關(guān)注的深度學(xué)習(xí)算法，希望能對你有所參考。

1. 自動編碼器

作為某種類型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動編碼器（Autoencoder）是一種深度學(xué)習(xí)算法，其中輸入和輸出都是相同的。它是由 Geoffrey Hinton 在 1980 年設(shè)計(jì)的，目的是解決無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。它擁有經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將數(shù)據(jù)從輸入層轉(zhuǎn)移到輸出層。自動編碼器的一些重要用例是：圖像處理、藥品回收和人口預(yù)測。

以下是自動編碼器的三個(gè)主要組成部分：

• 編碼器（encoder）

• 編碼（Code）

• 解碼器（decoder）

2. 受限玻爾茲曼機(jī)

受限玻爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machines，RBM）是隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠從概率分布而不是輸入集中學(xué)習(xí)。這種深度學(xué)習(xí)算法由 Geoffrey Hinton 開發(fā)，用于主題建模、特征學(xué)習(xí)、協(xié)同過濾、回歸、分類和降維。

受限玻爾茲曼機(jī)分兩個(gè)階段工作：

• 前向（forward pass）

• 后向（backward pass）

此外，它由兩個(gè)層組成：

• 隱含層（Hidden units）

• 可視層（Visible units）

每個(gè)可見層都與所有現(xiàn)有的隱含層相連。受限玻爾茲曼機(jī)也有一個(gè)偏置層。該層與所有的隱含層以及可見層相連，但沒有輸出節(jié)點(diǎn)。

3. 自組織映射

自組織映射（Self-Organizing Maps，SOM）通過自組織人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)可視化，以降低數(shù)據(jù)的維度。這種深度學(xué)習(xí)算法是由 Teuvo Kohonen 教授開發(fā)的。數(shù)據(jù)可視化能夠解決人類在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)不容易可視化的這類問題。開發(fā)自組織映射的目的是為了對高維信息進(jìn)行更好的理解。

4. 多層感知機(jī)

開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法的最好地方是多層感知機(jī)（Multilayer Perceptions，MLP）。它屬于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范疇，同時(shí)還有許多包含激活函數(shù)的感知層。 它由兩個(gè)完全連接的層組成：

• 輸入層

• 輸出層

多層感知機(jī)包含相同數(shù)量的輸入層和輸出層，并且有可能具有各種隱含層。多層感知機(jī)的一些重要用例包括圖像識別、人臉識別和機(jī)器翻譯軟件。

5. 深度信念網(wǎng)絡(luò)

生成模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network，DBN）擁有大量的潛變量和隨機(jī)變量層。潛變量通常被稱為隱含層，包含二進(jìn)制值。這些是波爾茲曼機(jī)的堆棧，各層之間有連接。每一個(gè)深度信念網(wǎng)絡(luò)層都與后續(xù)和之前的層相連接。深度信念網(wǎng)絡(luò)的用例包括視頻識別、圖像識別以及運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)。

6. 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)

徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Network ，RBFN）是一類特殊的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)。它包含以下幾層：

• 輸入層

• 隱含層

• 輸出層

上述各層的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)被用來進(jìn)行回歸、分類和時(shí)間序列預(yù)測。

7. 生成對抗網(wǎng)絡(luò)

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，GAN）是一種深度學(xué)習(xí)算法，它可以創(chuàng)建與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)實(shí)例。生成式對抗網(wǎng)絡(luò)有助于生成逼真的圖片、卡通人物、人臉的圖像創(chuàng)建和三維物體的渲染。視頻游戲開發(fā)者利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)，通過圖像訓(xùn)練提升低分辨率。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)重要組成部分：

• 生成器（generator）：能夠生成虛假數(shù)據(jù)。

• 鑒別器（discriminator）：能夠從虛假信息中學(xué)習(xí)。

8. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）由有助于形成有向循環(huán)的連接組成，允許長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-term Memory Network，LSTM）的輸出作為現(xiàn)階段的輸入提供。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠記住以前的輸入，因?yàn)樗袃?nèi)部記憶。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些常見用例有：手寫識別、機(jī)器翻譯、自然語言處理、時(shí)間序列分析和圖像說明。

9. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）也被稱為 ConvoNet，包含許多層，主要用于物體檢測和圖像處理。第一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由 Yann LeCun 在 1988 年開發(fā)和部署的。在那一年，它被稱為 LeNet，用于字符識別，如數(shù)字、郵政編碼等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些重要用例包括醫(yī)學(xué)圖像處理、衛(wèi)星圖像識別、時(shí)間序列預(yù)測和異常檢測。

以下是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些關(guān)鍵層，它們在數(shù)據(jù)處理以及從數(shù)據(jù)中提取特征方面起著舉足輕重的作用：

• 卷積層

• 線性整流層

• 池化層

• 完全連接層

10. 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

[長短期記憶網(wǎng)絡(luò)](https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-long-short-term-memory-networks-experts/#:~:text=Long%20Short%2DTerm%20Memory%20(LSTM,complex%20area%20of%20deep%20learning.)（Long Short-term Memory Network，LSTM）是一類遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)W習(xí)和記憶長期依賴關(guān)系。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)還能夠長期回憶過去的信息。它能隨著時(shí)間的推移保留信息，這被證明在時(shí)間序列預(yù)測中是有益的。它有一個(gè)鏈狀結(jié)構(gòu)，其中 4 個(gè)相互作用的層連接并進(jìn)行獨(dú)特的溝通。除了時(shí)間序列預(yù)測外，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)還被用于藥品開發(fā)、音樂創(chuàng)作和語音識別。

總結(jié)

近年來，深度學(xué)習(xí)算法和技術(shù)之所以流行，主要原因在于它們能夠處理大量的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成信息。利用它的隱含層架構(gòu)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)學(xué)會了定義低級別的類別，如字母；然后是中級別的類別，如單詞；然后是高級別的類別，如句子。據(jù)某些預(yù)測，深度學(xué)習(xí)必將徹底改變供應(yīng)鏈自動化。

百度前首席科學(xué)家，以及谷歌大腦項(xiàng)目的著名領(lǐng)導(dǎo)人之一，吳恩達(dá)（Andrew Ng）曾肯定地表示：

與深度學(xué)習(xí)類似的是，火箭發(fā)動機(jī)是深度學(xué)習(xí)模型，燃料是我們可以提供給這些算法的海量數(shù)據(jù)。（“The analogy to deep learning is that the deep learning models are the rocket engines and the immense amount of data is the fuel to those rocket engines. ”）

因此，技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步永遠(yuǎn)不會停止，深度學(xué)習(xí)技術(shù)和算法也是如此。為了在這個(gè)日新月異的世界中保持競爭力，每個(gè)人都必須跟上最新的科技進(jìn)步。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的十大值得关注的深度学习算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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