深度学习研究综述
目录CONTENTS引言深度学习神经学启示及理论依据典型的深度学习结构深度学习应用现状结束语
引言01
源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器（MLP）就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成高层表示，以发现数据的分布式特征表示。深度学习概念BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，对于仅含几层网络已很不理想。深度结构非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。深度学习难点深度学习起源与结构
深度学习优化难题01Hinton等人基于深信度网（DBN）提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。Lecun等人提出的卷积神经网络（CNNs）是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高BP训练性能。深度学习出现许多变形结构，包括去噪自动编码器、DCN（DeepConvolutionalNetwork）、sum-product等，这些结构针对特定问题进行了优化和改进。0203优化难题卷积神经网络变形结构
浅层学习局限当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法，其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习优势深度学习崛起意义通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。0102
深度学习神经学启示及理论依据02
深度学习起源深度学习源于对大脑信息处理的模仿，面对海量感知数据，人脑通过层次化的皮层网络高效提取特征，构建复杂的数据处理机制，启发深度学习算法的设计。01.深度学习神经学启示神经网络层次化神经网络研究人员受大脑层次结构启发，致力于多层神经网络研究，BP算法作为经典训练法，却因局部最小问题受限，多层结构难训，影响深度学习发展。02.浅层学习局限传统机器学习与信号处理多依赖浅层学习结构，如HMM、CRFs等，这些模型设计简单，对复杂数据表示能力有限，难以有效应对复杂分类等任务。03.
浅层结构函数表示能力的局限性01早期研究指出，浅层结构在表示复杂函数时存在局限性，需要指数级增长的计算单元。这为深度学习的发展提供了最初的理论依据，激发了对深层网络的研究兴趣。深度学习通过多层结构简洁地表示复杂函数，相比浅层学习显著减少计算单元需求，同时能够高效处理带类标记的样本数据，展现了强大的函数建模能力。分布式表示通过引入大量特征，形成可区分模式的丰富集合，有效缓解维数灾难和局部泛化问题，同时减少参数数目和样本需求，提升机器学习模型的性能。0203浅层结构局限深度学习优势分布式表示
稀疏表示介于局部与稠密分布式表示之间，旨在通过稀疏化过程，仅保留少量有效维度，使大多数维度趋近于零，从而有效识别并提取信号的关键驱动因素。核方法基于模板匹配的两层计算架构，通过构建多个模板匹配单元输出匹配度，并融合这些匹配度以构建分类或回归模型，其中核函数起到关键作用。核函数学习核方法虽能有效利用光滑性先验知识提升泛化能力，但面对复杂目标函数时泛化受限。研究转向设计学习核函数及利用深度学习进行分布式表示。局部表示、分布式表示和稀疏表示010203
深度学习成功的关键贪婪层次学习深度学习通过多层非线性映射实现复杂函数逼近与分布式表示，非监督预训练增强学习能力，避免过拟合，多层结构提取关键信息，提升模型性能。分布式表示深度学习优势深度学习的优势在于其贪婪层次的非监督学习算法，通过逐层学习输入数据的主要驱动变量，有效避免传统浅层学习结构的局限性。分布式表示作为机器学习和神经网络中的关键概念，通过减少参数数目和样本需求，有效缓解维数灾难和局部泛化问题，提升模型性能。
典型的深度学习结构03
条件概率与模型在RBM中，条件概率用于计算隐层或可视层单元的状态，基于能量函数和归一化因子Z。模型赋予可视向量的边际概率通过条件概率求和得到。DBN与RBMDBN通过多层RBM学习数据的联合概率分布，解决传统BP算法训练多层神经网络的难题，如减少标签样本需求、提高收敛速度及避免局部最优。RBM能量函数RBM的联合分布基于能量函数定义，通过吉布斯采样实现数据重构。能量函数包含可视与隐单元间的连接权值、各自偏置，以及归一化因子Z。生成型深度结构
RBM训练关键在权值更新，通过计算数据集中与模型定义的期望之差得到。文献[21]提供了实际训练的指导，确保RBM训练的成功和效率。训练与指导通过自底向上组合多个RBM构建DBN，采用逐层学习策略提高训练效率。每层RBM的隐单元输出作为上层训练的输入，逐层提升模型的表达能力。DBN构建与训练生成型深度结构
CNNs的设计CNNs作为首个成功训练多层网络的学习算法，受视觉系统结构启发，通过共享时