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　　Deep Learning深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記整理如果對(duì)所有層同時(shí)訓(xùn)練，時(shí)間復(fù)雜度會(huì)太高；如果每次訓(xùn)練一層，偏差就會(huì)逐層傳遞。這會(huì)面臨跟上面監(jiān)督學(xué)習(xí)中相反的問(wèn)題，會(huì)嚴(yán)重欠擬合（因?yàn)樯疃染W(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(gè)有效方法，簡(jiǎn)單的說(shuō)，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(jí)表示r和該高級(jí)表示r向下生成的x盡可能一致。方法是： 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(gè)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(diǎn)。比如頂層的一個(gè)結(jié)點(diǎn)表示人臉，那么所有人臉的圖像應(yīng)該激活這個(gè)結(jié)點(diǎn)，并且這個(gè)結(jié)果向下生成的圖像應(yīng)該能夠表現(xiàn)為一個(gè)大概的人臉圖像。Wake Sleep算法分為醒（wake）和睡（sleep）兩個(gè)部分1）wake階段：認(rèn)知過(guò)程，通過(guò)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(diǎn)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(shí)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(guò)程，通過(guò)頂層表示（醒時(shí)學(xué)得的概念）和向下權(quán)重，生成底層的狀態(tài)，同時(shí)修改層間向上的權(quán)重。也就是“如果夢(mèng)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(lái)就是這個(gè)概念”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(wú)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(gè)無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練過(guò)程，是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分（這個(gè)過(guò)程可以看作是feature learning過(guò)程）：具體的，先用無(wú)標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)（這一層可以看作是得到一個(gè)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(guò)帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，影視視頻制作誤差自頂向下傳輸，對(duì)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(gè)多層模型的參數(shù)，這一步是一個(gè)有監(jiān)督訓(xùn)練過(guò)程；第一步類 learning效果好很大程度上歸功于第一步的feature learning過(guò)程經(jīng)過(guò)上面的方法，我們就可以得到很多層了。至于需要多少層（或者深度需要多少，這個(gè)目前本身就沒(méi)有一個(gè)科學(xué)的評(píng)價(jià)方法）需要自己試驗(yàn)調(diào)了。每一層都會(huì)得到原始輸入的不同的表達(dá)。影視視頻制作當(dāng)然了，我們覺得它是越抽象越好了，就像人的視覺系統(tǒng)一樣到這里，這個(gè)AutoEncoder還不能用來(lái)分類數(shù)據(jù)，因?yàn)樗€沒(méi)有學(xué)習(xí)如何去連結(jié)一個(gè)輸入和一個(gè)類。它只是學(xué)會(huì)了如何去重構(gòu)或者復(fù)現(xiàn)它的輸入而已?；蛘哒f(shuō)，它只是學(xué)習(xí)獲得了一個(gè)可以良好代表輸入的特征，這個(gè)特征可以最大程度上代表原輸入信號(hào)。那么，為了實(shí)現(xiàn)分類，我們就可以在AutoEncoder的最頂?shù)木幋a層添加一個(gè)分類器（例如羅杰斯特回歸、SVM等），然后通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督訓(xùn)練方法（梯度下降法）去訓(xùn)練也就是說(shuō)，公司宣傳片拍攝這時(shí)候，我們需要將最后層的特征code輸入到最后的分類器，通過(guò)有標(biāo)簽樣本，通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行微調(diào)，這也分兩種，一個(gè)是只調(diào)整分類器（黑色部分）：如上圖，其實(shí)就是限制每次得到的表達(dá)code盡量稀疏。因?yàn)橄∈璧谋磉_(dá)往往比其他的表達(dá)要有效（人腦好像也是這樣的，某個(gè)輸入只是刺激某些神經(jīng)元，其他的大部分的神經(jīng)元是受到抑制的）Denoising AutoEncoders降噪自動(dòng)編碼器：降噪自動(dòng)編碼器DA是在自動(dòng)編碼器的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練數(shù)據(jù)加入噪聲，日本AV產(chǎn)業(yè)的偽紀(jì)錄片，所以自動(dòng)編碼器必須學(xué)習(xí)去去除這種噪聲而獲得真正的沒(méi)有被噪聲污染過(guò)的輸入。因此，這就迫使編碼器去學(xué)習(xí)輸入信號(hào)的更加魯棒的表達(dá)，這也是它的泛化能力比一般編碼器強(qiáng)的原因。DA可以通過(guò)梯度下降算法去訓(xùn)練因此，它們可以用來(lái)表達(dá)輸入I，這個(gè)過(guò)程也是自動(dòng)學(xué)習(xí)得到的。如果我們?cè)谏鲜鍪阶由霞由螸1的Regularity限制，得到：這種方法被稱為Sparse Coding。通俗的說(shuō)，就是將一個(gè)信號(hào)表示為一組基的線性組合，而且要求只需要較少的幾個(gè)基就可以將信號(hào)表示出來(lái)。“稀疏性”定義為：只有很少的幾個(gè)非零元素或只有很少的幾個(gè)遠(yuǎn)大于零的元素。要求系數(shù) ai 是稀疏的意思就是說(shuō)：對(duì)于一組輸入向量，我們只想有盡可能少的幾個(gè)系數(shù)遠(yuǎn)大于零。如何在條件不佳的旅途中拍出好照片一！選擇使用具有稀疏性的分量來(lái)表示我們的輸入數(shù)據(jù)是有原因的，因?yàn)榻^大多數(shù)的感官數(shù)據(jù)，比如自然圖像，可以被表示成少量基本元素的疊加，在圖像中這些基本元素可以是面或者線。同時(shí)，比如與初級(jí)視覺皮層的類比過(guò)程也因此得到了提升（人腦有大量的神經(jīng)元，但對(duì)于某些圖像或者邊緣只有很少的神經(jīng)元興奮，其他都處于抑制狀態(tài)）稀疏編碼算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，娛樂(lè)圈泣血集資真相它用來(lái)尋找一組“超完備”基向量來(lái)更高效地表示樣本數(shù)據(jù)。雖然形如主成分分析技術(shù)（PCA）能使我們方便地找到一組“完備”基向量，但是這里我們想要做的是找到一組“超完備”基向量來(lái)表示輸入向量（也就是說(shuō)，基向量的個(gè)數(shù)比輸入向量的維數(shù)要大）。超完備基的好處是它們能更有效地找出隱含在輸入數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)與模式。然而，對(duì)于超完備基來(lái)說(shuō)，系數(shù)ai不再由輸入向量唯一確定。因此，在稀疏編碼算法中，我們另加了一個(gè)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)“稀疏性”來(lái)解決因超完備而導(dǎo)致的退化（degeneracy）問(wèn)題。（詳細(xì)過(guò)程請(qǐng)參考：UFLDL