简单入门——深度学习笔记（Part II）
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作者介紹：Deepak Shah
Deepak Shah畢業于德克薩斯奧斯汀分校，徒步旅行愛好者，目前是深度學習\數據科學實習生，研究領域專注于深度學習、編程、金融等方面。
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?筆記分為兩個部分，本文是筆記Part II，關于深度學習筆記PartI可以看這篇博客；
受限玻爾茲曼機（RBM）
RBM是一種可以通過重建輸入在數據中自動查找模式的方法，包含兩層網絡，第一層為可見層，第二層為隱藏層。可見層中的每個節點都連接到隱藏層中的節點，由于同一層中沒有兩個節點共享連接，所以其是受限的。
在前向過程中，RBM接受輸入并將它們轉換成對輸入進行編碼的一組數字。在反向過程中，將這組數字轉換后形成重構的輸入。
在這兩個步驟中，權重和偏置具有非常重要的作用，其允許RBM解譯輸入特征之間的相互關系，并且確定哪些輸入特征是最重要的。
訓練過程反復重復以下三個步驟。
步驟1：在前向傳遞中，每個輸入與單獨的權重和偏置組合，結果被傳遞到隱藏層。
步驟2：在反向過程中，每個激活與單獨的權重和偏置組合，結果被傳遞到可見層以用于重建。
步驟3：在可見層，使用KL發散將重建與原始輸入進行比較以判斷結果的質量。
使用不同的權重和偏置重復步驟1-3，直到重建與輸入盡可能接近。
注意到，RBM實際上通過調整權重和偏置決定了哪些輸入特性是重要的，以及如何將它們組合形成模式。
那么RBM如何能夠提取特征？這與深層信念網絡有關。
深層信念網絡（DBN）
深層信念網絡（DBN）在網絡結構方面，可以被看作是RBM的堆疊，其中一個RBM的隱藏層是其上一層的可見層。
DBN訓練過程：第一層RBM被訓練以盡可能準確地重建其輸入，其隱藏層被視為第二層RBM的可見層，并且使用來自第一層RBM的輸出來訓練第二層RBM。重復該過程，直到網絡中的每一層都被訓練。DBN表現好的原因是因為一堆RBM優于單個RBM單元。就像多層感知器能夠勝過單個感知器。
為了完成訓練，在模式中引入標簽，并通過監督學習來微調網絡。權重和偏置稍微改變，導致網絡對圖案感知的微小變化，同時總精度通常會小幅增加。
卷積神經網絡（CNN）
近年來主導機器視覺空間，影響深遠，是深度學習AI中最熱門的話題之一，卷積網絡一直是機器視覺項目的解決方案。
CNN結構：
第一個組成部分是卷積層。網絡使用卷積的技術操作來搜索特定模式。可以把它看作是通過圖像過濾特定模式的過程。該層的權重和偏置影響操作執行的過程。調整權重和偏置會影響過濾過程的有效性。CNN具有權值共享的特性，這意味著過濾器上任何給定的神經元都連接到相同數量的輸入神經元，并且具有相同的權重和偏置。
接下來的兩層是整流線性單元（RELU）和池化層，都有助于由卷積層發現的簡單模式的建立。卷積層中的每個節點都連接到一個激活節點，使用的激活函數稱為整流線性單元（RELU）。CNN使用反向訓練，所以梯度消散仍然是一個問題。但由于RELU能使得梯度在每一層處或多或少保持恒定，所以允許網絡被適當地訓練。池化層用于維數降低。通過引入池化層，確保網絡僅關注卷積和RELU發現的最相關的模式。
這三個層組合在一起可以發現復雜的模式，但網絡不能理解這些模式是什么。因此，在網絡末端有全連接層，以便使網絡具有分類數據樣本的能力。
綜上所述，典型的深層CNN具有三層：卷積層，RELU層和池化層，這些層之后連接幾個全連接層以支持分類。
由于CNN是深層網絡，訓練復雜度高，可能需要使用具有GPU的服務器進行訓練；另外是受監督的學習方法限制，需要大量的用于訓練的標記數據，這在現實應用中也是有挑戰性的。
循環神經網絡（RNN）
如果數據中的模式隨時間變化，最好使用循環神經網絡。RNN結構簡單，內置的反饋回路允許它作為一個預測引擎，其應用非常廣泛，從語音識別到無人駕駛汽車。
在前饋神經網絡中，信號僅在一個方向上從輸入到輸出信號，每次傳遞一個層；而在循環神經網絡中，每層的輸出添加到下一個層入并且被反饋回同一層，該層通常是整個網絡中的唯一層。
與前饋網不同，循環網可以接收一系列值作為輸入，并且還可以產生一系列值作為輸出。操作序列的能力使得RNN具有廣泛的應用。當輸入是單個并且輸出是序列時，潛在的應用是圖像字幕；具有單個輸出的輸入序列可以用于文檔分類；當輸入和輸出都是序列時，可以用來逐幀分類視頻；如果引入時間延遲，則可以統計地預測需求和供應鏈方案。
可以將RNN堆疊在彼此之上，形成一個更復雜的輸出網絡，然而RNN是極難訓練的網絡。由于RNN使用了反向傳播，也會遇到梯度消失的問題。不幸的是，對于RNN而言，梯度消失呈指數惡化。其原因是每個時間步長等同于前饋網絡中的整個層。有幾種方法來解決該問題。目前最流行的是門控循環單位（GRU）和長期短期記憶（LSTM）；另外還有梯度剪裁和陡峭門以及其它更好的優化方法。
自動編碼器（AE）
當嘗試找出數據集的基礎結構時，自動編碼器非常有用。自動編碼器采用一組通常未標記的輸入，并且在對其進行編碼后，嘗試盡可能精確地重建它們。因此，網絡必須確定哪些數據特征是最重要的。
自動編碼器通常包括輸入層，輸出層和隱藏層。在前向傳遞方面，有兩個步驟：編碼和解碼。用于編碼隱藏層中的特征的相同權重會被用于重建輸出層中的圖像。訓練使用損失度量網絡嘗試重建輸入時丟失的信息量。
并不是所有的自動編碼器都是淺層的，其變體深度自動編碼器在維數降低方面表現更好，它們的前身是主成分分析（PCA）。
遞歸神經張量網絡（RNTN）
在嘗試發現一組數據的分層結構時，RNTN表現更好。
RNTN有三個基本組件。分別為父組（根）、子組（葉）以及根與葉之間的連接。每個組是神經元的集合，其中神經元的數量取決于輸入數據的復雜性。根連接到所有葉組，但是每個葉之間彼此不連接。從技術上講，這三個組件形成一個二叉樹。葉組接收輸入，根組使用分類器來給出類別和分數。
RNTN結構看起來很簡單，但其復雜性來自數據在整個網絡中移動的方式。這是由于其過程是遞歸的。
遞歸示例：輸入一個句子“The car is fast ”，在第一步，將前兩個詞分別輸入葉組1和2。葉組實際上不接收字，而是字的向量（有序數字集）表示。當兩個向量中的數字與詞匯中的其他單詞相比較時，兩個單詞之間的相似性編碼實現特別好的結果。兩個向量（由The和Car表示）通過網絡移動到根，得到兩個值的類別和得分。得分代表當前語法分析的質量，類別代表當前語法分析中結構的編碼。網絡開始遞歸，在下一步，第一葉組現在接收當前解析，第二葉接收句子中的下一個字。之后根組將輸出三個字長的解析分數（“The，Car，Is）。重復該過程，直到將所有輸入全部解析完畢，并且網絡具有包含每個單詞的解析樹。這是RNTN的簡化示例并說明了其主要思想。但是在實際應用中，通常對抗更復雜的遞歸過程。而不是使用句子中的下一個詞用于第二葉組，RNTN將嘗試所有下一個詞，并且最終嘗試表示整個子解析的向量。
一旦網絡具有最終結構，它通過解析樹回溯以便找出句子的每個部分的正確語法標簽。RNTN通過將預測的句子結構與從一組標記的訓練數據獲得的正確句子結構進行比較來用反向傳播訓練。一旦訓練完畢，網絡將給與更多類似于其在訓練中所解析的樹的結構分數。
在自然語言處理中，RNTN用于語法解析和情感分析，還可用于在含有不同分量的場景中解析圖像。
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本文由北郵@愛可可-愛生活老師推薦，阿里云云棲社區組織翻譯。
文章原標題《Deep Learning?Notes Part II》，作者：Deepak Shah，譯者：海棠
文章為簡譯，更為詳細的內容，請查看原文
總結
以上是生活随笔為你收集整理的简单入门——深度学习笔记（Part II）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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