文章目錄

• • Deep Learning的基本思想
  • 淺層學(xué)習(xí)（Shallow Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）
  • • 淺層學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的第一次浪潮。
    • 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的第二次浪潮。
  • Deep learning與Neural Network
  • 八、Deep learning訓(xùn)練過程
  • • 8.1、傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法為什么不能用在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    • • BP算法存在的問題：
    • 8.2、deep learning訓(xùn)練過程

Deep Learning的基本思想

假設(shè)我們有一個系統(tǒng)S，它有n層（S1,…Sn），它的輸入是I，輸出是O，形象地表示為： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果輸出O等于輸入I，即輸入I經(jīng)過這個系統(tǒng)變化之后沒有任何的信息損失（呵呵，大牛說，這是不可能的。信息論中有個“信息逐層丟失”的說法（信息處理不等式），設(shè)處理a信息得到b，再對b處理得到c，那么可以證明：a和c的互信息不會超過a和b的互信息。這表明信息處理不會增加信息，大部分處理會丟失信息。當(dāng)然了，如果丟掉的是沒用的信息那多好啊），保持了不變，這意味著輸入I經(jīng)過每一層Si都沒有任何的信息損失，即在任何一層Si，它都是原有信息（即輸入I）的另外一種表示。現(xiàn)在回到我們的主題Deep Learning，我們需要自動地學(xué)習(xí)特征，假設(shè)我們有一堆輸入I（如一堆圖像或者文本），假設(shè)我們設(shè)計了一個系統(tǒng)S（有n層），我們通過調(diào)整系統(tǒng)中參數(shù)，使得它的輸出仍然是輸入I，那么我們就可以自動地獲取得到輸入I的一系列層次特征，即S1，…, Sn。對于深度學(xué)習(xí)來說，其思想就是對堆疊多個層，也就是說這一層的輸出作為下一層的輸入。通過這種方式，就可以實現(xiàn)對輸入信息進(jìn)行分級表達(dá)了。另外，前面是假設(shè)輸出嚴(yán)格地等于輸入，這個限制太嚴(yán)格，我們可以略微地放松這個限制，例如我們只要使得輸入與輸出的差別盡可能地小即可，這個放松會導(dǎo)致另外一類不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。

淺層學(xué)習(xí)（Shallow Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）

淺層學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的第一次浪潮。

20世紀(jì)80年代末期，用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的發(fā)明，給機器學(xué)習(xí)帶來了希望，掀起了基于統(tǒng)計模型的機器學(xué)習(xí)熱潮。這個熱潮一直持續(xù)到今天。人們發(fā)現(xiàn)，利用BP算法可以讓一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從大量訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)統(tǒng)計規(guī)律，從而對未知事件做預(yù)測。這種基于統(tǒng)計的機器學(xué)習(xí)方法比起過去基于人工規(guī)則的系統(tǒng)，在很多方面顯出優(yōu)越性。這個時候的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，雖也被稱作多層感知機（Multi-layer Perceptron），但實際是種只含有一層隱層節(jié)點的淺層模型。20世紀(jì)90年代，各種各樣的淺層機器學(xué)習(xí)模型相繼被提出，例如支撐向量機（SVM，Support Vector Machines）、 Boosting、最大熵方法（如LR，Logistic Regression）等。這些模型的結(jié)構(gòu)基本上可以看成帶有一層隱層節(jié)點（如SVM、Boosting），或沒有隱層節(jié)點（如LR）。這些模型無論是在理論分析還是應(yīng)用中都獲得了巨大的成功。相比之下，由于理論分析的難度大，訓(xùn)練方法又需要很多經(jīng)驗和技巧，這個時期淺層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反而相對沉寂。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的第二次浪潮。

2006年，加拿大多倫多大學(xué)教授、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的泰斗Geoffrey Hinton和他的學(xué)生RuslanSalakhutdinov在《科學(xué)》上發(fā)表了一篇文章，開啟了深度學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的浪潮。這篇文章有兩個主要觀點：1）多隱層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)得到的特征對數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的刻畫，從而有利于可視化或分類；2）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練上的難度，可以通過“逐層初始化”（layer-wise pre-training）來有效克服，在這篇文章中，逐層初始化是通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)實現(xiàn)的。當(dāng)前多數(shù)分類、回歸等學(xué)習(xí)方法為淺層結(jié)構(gòu)算法，其局限性在于有限樣本和計算單元情況下對復(fù)雜函數(shù)的表示能力有限，針對復(fù)雜分類問題其泛化能力受到一定制約。深度學(xué)習(xí)可通過學(xué)習(xí)一種深層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)逼近，表征輸入數(shù)據(jù)分布式表示，并展現(xiàn)了強大的從少數(shù)樣本集中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集本質(zhì)特征的能力。（多層的好處是可以用較少的參數(shù)表示復(fù)雜的函數(shù)）

深度學(xué)習(xí)的實質(zhì)，是通過構(gòu)建具有很多隱層的機器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性。因此，“深度模型”是手段，“特征學(xué)習(xí)”是目的。區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于：1）強調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點；2）明確突出了特征學(xué)習(xí)的重要性，也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預(yù)測更加容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)的豐富內(nèi)在信息。

Deep learning與Neural Network

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。Deep learning本身算是machine learning的一個分支，簡單可以理解為neural network的發(fā)展。大約二三十年前，neural network曾經(jīng)是ML領(lǐng)域特別火熱的一個方向，但是后來確慢慢淡出了，原因包括以下幾個方面：1）比較容易過擬合，參數(shù)比較難tune，而且需要不少trick；2）訓(xùn)練速度比較慢，在層次比較少（小于等于3）的情況下效果并不比其它方法更優(yōu)；所以中間有大約20多年的時間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被關(guān)注很少，這段時間基本上是SVM和boosting算法的天下。但是，一個癡心的老先生Hinton，他堅持了下來，并最終（和其它人一起B(yǎng)engio、Yann.lecun等）提成了一個實際可行的deep learning框架。Deep learning與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間有相同的地方也有很多不同。二者的相同在于deep learning采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似的分層結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)由包括輸入層、隱層（多層）、輸出層組成的多層網(wǎng)絡(luò)，只有相鄰層節(jié)點之間有連接，同一層以及跨層節(jié)點之間相互無連接，每一層可以看作是一個logistic regression模型；這種分層結(jié)構(gòu)，是比較接近人類大腦的結(jié)構(gòu)的。

而為了克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的問題，DL采用了與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很不同的訓(xùn)練機制。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（這里作者主要指前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）中，采用的是back propagation的方式進(jìn)行，簡單來講就是采用迭代的算法來訓(xùn)練整個網(wǎng)絡(luò)，隨機設(shè)定初值，計算當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的輸出，然后根據(jù)當(dāng)前輸出和label之間的差去改變前面各層的參數(shù)，直到收斂（整體是一個梯度下降法）。而deep learning整體上是一個layer-wise的訓(xùn)練機制。這樣做的原因是因為，如果采用back propagation的機制，對于一個deep network（7層以上），殘差傳播到最前面的層已經(jīng)變得太小，出現(xiàn)所謂的gradient diffusion（梯度擴(kuò)散）。這個問題我們接下來討論。

八、Deep learning訓(xùn)練過程

8.1、傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法為什么不能用在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP算法作為傳統(tǒng)訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)的典型算法，實際上對僅含幾層網(wǎng)絡(luò)，該訓(xùn)練方法就已經(jīng)很不理想。深度結(jié)構(gòu)（涉及多個非線性處理單元層）非凸目標(biāo)代價函數(shù)中普遍存在的局部最小是訓(xùn)練困難的主要來源。

BP算法存在的問題：

（1）梯度越來越稀疏：從頂層越往下，誤差校正信號越來越小；

（2）收斂到局部最小值：尤其是從遠(yuǎn)離最優(yōu)區(qū)域開始的時候（隨機值初始化會導(dǎo)致這種情況的發(fā)生）；

（3）一般，我們只能用有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練：但大部分的數(shù)據(jù)是沒標(biāo)簽的，而大腦可以從沒有標(biāo)簽的的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)；

8.2、deep learning訓(xùn)練過程

如果對所有層同時訓(xùn)練，時間復(fù)雜度會太高；如果每次訓(xùn)練一層，偏差就會逐層傳遞。這會面臨跟上面監(jiān)督學(xué)習(xí)中相反的問題，會嚴(yán)重欠擬合（因為深度網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元和參數(shù)太多了）。2006年，hinton提出了在非監(jiān)督數(shù)據(jù)上建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個有效方法，簡單的說，分為兩步，一是每次訓(xùn)練一層網(wǎng)絡(luò)，二是調(diào)優(yōu)，使原始表示x向上生成的高級表示r和該高級表示r向下生成的x'盡可能一致。方法是：

1）首先逐層構(gòu)建單層神經(jīng)元，這樣每次都是訓(xùn)練一個單層網(wǎng)絡(luò)。

2）當(dāng)所有層訓(xùn)練完后，Hinton使用wake-sleep算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)。

將除最頂層的其它層間的權(quán)重變?yōu)殡p向的，這樣最頂層仍然是一個單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而其它層則變?yōu)榱藞D模型。向上的權(quán)重用于“認(rèn)知”，向下的權(quán)重用于“生成”。然后使用Wake-Sleep算法調(diào)整所有的權(quán)重。讓認(rèn)知和生成達(dá)成一致，也就是保證生成的最頂層表示能夠盡可能正確的復(fù)原底層的結(jié)點。比如頂層的一個結(jié)點表示人臉，那么所有人臉的圖像應(yīng)該激活這個結(jié)點，并且這個結(jié)果向下生成的圖像應(yīng)該能夠表現(xiàn)為一個大概的人臉圖像。Wake-Sleep算法分為醒（wake）和睡（sleep）兩個部分。

1）wake階段：認(rèn)知過程，通過外界的特征和向上的權(quán)重（認(rèn)知權(quán)重）產(chǎn)生每一層的抽象表示（結(jié)點狀態(tài)），并且使用梯度下降修改層間的下行權(quán)重（生成權(quán)重）。也就是“如果現(xiàn)實跟我想象的不一樣，改變我的權(quán)重使得我想象的東西就是這樣的”。

2）sleep階段：生成過程，通過頂層表示（醒時學(xué)得的概念）和向下權(quán)重，生成底層的狀態(tài)，同時修改層間向上的權(quán)重。也就是“如果夢中的景象不是我腦中的相應(yīng)概念，改變我的認(rèn)知權(quán)重使得這種景象在我看來就是這個概念”。

deep learning訓(xùn)練過程具體如下：

1）使用自下上升非監(jiān)督學(xué)習(xí)（就是從底層開始，一層一層的往頂層訓(xùn)練）：

采用無標(biāo)定數(shù)據(jù)（有標(biāo)定數(shù)據(jù)也可）分層訓(xùn)練各層參數(shù)，這一步可以看作是一個無監(jiān)督訓(xùn)練過程，是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分（這個過程可以看作是feature learning過程）：具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)（這一層可以看作是得到一個使得輸出和輸入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層），由于模型capacity的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學(xué)習(xí)得到第n-1層后，將n-1層的輸出作為第n層的輸入，訓(xùn)練第n層，由此分別得到各層的參數(shù)；

2）自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí)（就是通過帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，誤差自頂向下傳輸，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)）：

基于第一步得到的各層參數(shù)進(jìn)一步fine-tune整個多層模型的參數(shù)，這一步是一個有監(jiān)督訓(xùn)練過程；第一步類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機初始化初值過程，由于DL的第一步不是隨機初始化，而是通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)得到的，因而這個初值更接近全局最優(yōu)，從而能夠取得更好的效果；所以deep learning效果好很大程度上歸功于第一步的feature learning過程。 與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习与神经网络关系（BP网络【浅层】与深层网络）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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