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深度學(xué)習(xí)簡介

2018-06-23/技術(shù)分享

深度學(xué)習(xí)是指多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決圖像,文本等各種問題的算法集合。深度學(xué)習(xí)從大類上可以歸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不過在具體實(shí)現(xiàn)上有許多變化。深度學(xué)習(xí)的核心是特征學(xué)習(xí),旨在通過分層網(wǎng)絡(luò)獲取分層次的特征信息,從而解決以往需要人工設(shè)計(jì)特征的重要難題。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)框架,包含多個(gè)重要算法:

Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

AutoEncoder自動(dòng)編碼器

Sparse Coding稀疏編碼

Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機(jī)

Deep Belief Networks(DBN)深信度網(wǎng)絡(luò)

Recurrent neural Network(RNN)多層反饋循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

對(duì)于不同問題(圖像,語音,文本),需要選用不同網(wǎng)絡(luò)模型才能達(dá)到更好效果。

此外,最近幾年增強(qiáng)學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合也創(chuàng)造了許多了不起的成果,AlphaGo就是其中之一。

1. 人類視覺原理

深度學(xué)習(xí)的許多研究成果,離不開對(duì)大腦認(rèn)知原理的研究,尤其是視覺原理的研究。

1981 年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng),頒發(fā)給了 David Hubel(出生于加拿大的美國神經(jīng)生物學(xué)家) 和TorstenWiesel,以及 Roger Sperry。前兩位的主要貢獻(xiàn),是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”,可視皮層是分級(jí)的。

人類的視覺原理如下:從原始信號(hào)攝入開始(瞳孔攝入像素 Pixels),接著做初步處理(大腦皮層某些細(xì)胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向),然后抽象(大腦判定,眼前的物體的形狀,是圓形的),然后進(jìn)一步抽象(大腦進(jìn)一步判定該物體是只氣球)。下面是人腦進(jìn)行人臉識(shí)別的一個(gè)示例:

深度學(xué)習(xí)

對(duì)于不同的物體,人類視覺也是通過這樣逐層分級(jí),來進(jìn)行認(rèn)知的:

深度學(xué)習(xí)

我們可以看到,在最底層特征基本上是類似的,就是各種邊緣,越往上,越能提取出此類物體的一些特征(輪子、眼睛、軀干等),到最上層,不同的高級(jí)特征最終組合成相應(yīng)的圖像,從而能夠讓人類準(zhǔn)確的區(qū)分不同的物體。那么我們可以很自然的想到:可以不可以模仿人類大腦的這個(gè)特點(diǎn),構(gòu)造多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),較低層的識(shí)別初級(jí)的圖像特征,若干底層特征組成更上一層特征,最終通過多個(gè)層級(jí)的組合,最終在頂層做出分類呢?答案是肯定的,這也是許多深度學(xué)習(xí)算法(包括CNN)的靈感來源。

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