機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)

本文基于臺(tái)大機(jī)器學(xué)習(xí)技法系列課程進(jìn)行的筆記總結(jié)。

一、主要內(nèi)容

topic 1 ?深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層實(shí)際上都是對(duì)前一層進(jìn)行的特征轉(zhuǎn)換，也就是特征抽取。一般的隱藏層（hidden layer）較少的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)我們稱之為shallow，而當(dāng)隱藏層數(shù)比較多的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)我們稱之為deep。如下圖所示：

從兩者的對(duì)比中可以明顯發(fā)現(xiàn)，隨著類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的層數(shù)逐漸變多，由shallow轉(zhuǎn)向deep，訓(xùn)練的效率會(huì)下降，結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜，那么對(duì)應(yīng)的能力（powerful）呢？實(shí)際上shallow的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)很強(qiáng)的powerful了，那么多增加layer的目的到底是什么呢？是如何的更加富有意義（meaningful）呢？且往下看：

圖中所示的一個(gè)非常常見的問題：識(shí)別手寫體數(shù)字的模式識(shí)別問題。最原始的特征就是我們的原始數(shù)字化的圖像（raw features：pixels），從pixels出發(fā)，通過第一層的轉(zhuǎn)換我們可以得到一些稍微復(fù)雜一點(diǎn)點(diǎn)的features：筆畫特征，然后我們?cè)儆蛇@些筆畫特征開始輸入到下一層中，就可以得到更加抽象的認(rèn)識(shí)特征（將像素組合成筆畫，然后再由筆畫的組成去構(gòu)成對(duì)數(shù)字的認(rèn)識(shí)，進(jìn)而識(shí)別數(shù)字）。上圖中可以看出，數(shù)字1可以由第一層的左邊三個(gè)筆畫構(gòu)成，而數(shù)字5可以由第一層右邊四個(gè)筆畫構(gòu)成，從第一層到第二層，鏈接權(quán)重紅色表示抑制，藍(lán)色表示激勵(lì)，其實(shí)就是模仿人類神經(jīng)元的工作機(jī)制（最簡(jiǎn)單的模仿：激勵(lì)和抑制）。那么這個(gè)手寫體數(shù)字的模式識(shí)別問題就可以通過這一層一層的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得到解決。但是問題是，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如何確定，模型復(fù)雜度如何評(píng)估（會(huì)不會(huì)overfitting呢），以及優(yōu)化的方式和計(jì)算復(fù)雜度的評(píng)估呢？且看下圖總結(jié)：

對(duì)于第一個(gè)問題，如何確定類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，可以通過domain knowledge來解決，比如在圖像處理中應(yīng)用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是利用了像素在空間上的關(guān)系。

對(duì)于第二個(gè)問題，我們知道一個(gè)非常經(jīng)典的關(guān)系，overfitting與模型復(fù)雜度、數(shù)據(jù)量、噪聲的關(guān)系：模型復(fù)雜度越大，數(shù)據(jù)量越小，噪聲越大，就越容易發(fā)生overfitting，反之亦然。所以，如果我們訓(xùn)練時(shí)候的數(shù)據(jù)量足夠大，就完全可以消弭由于模型復(fù)雜度帶來的overfitting的風(fēng)險(xiǎn)。所以，對(duì)于模型復(fù)雜度，要保證足夠大的數(shù)據(jù)量。當(dāng)然，另外一種我們最熟悉的用來抑制模型復(fù)雜度的工具就是regularization，通過對(duì)噪聲的容忍（noise-tolerant）對(duì)象不同可以有兩種regularization的方式：對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)退化可以容忍的dropout以及對(duì)輸入數(shù)據(jù)退化可以容忍的denoising，都表現(xiàn)在對(duì)噪聲的抑制。所以，第二個(gè)問題可以通過在數(shù)據(jù)量上的保證和對(duì)噪聲的抑制來解決。

對(duì)于第三個(gè)問題，deep learning的layer越多，權(quán)重也就越多，在進(jìn)行優(yōu)化的時(shí)候就更加容易出現(xiàn)局部最優(yōu)，因?yàn)樽兞慷嗔?#xff0c;想象一下，似乎連綿起伏的山一樣，局部最優(yōu)的情況也就更加容易發(fā)生。那么如果克服發(fā)生局部最優(yōu)的優(yōu)化問題呢?可以通過一個(gè)叫做pre-training的方法，慎重的對(duì)權(quán)重進(jìn)行初始化，使得權(quán)重一開始就出現(xiàn)在全局最優(yōu)的那個(gè)“山峰”上，然后通過梯度下降或者隨機(jī)梯度的方式往下滾，直到全局最優(yōu)。所以，這個(gè)pre-training就可以克服局部最優(yōu)的問題，后面也將是我們講解的一個(gè)重點(diǎn)。

對(duì)于第四個(gè)問題，計(jì)算的復(fù)雜度是與deep learning的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度正相關(guān)的，但是不用擔(dān)心，一個(gè)強(qiáng)有力的硬件支持或者架構(gòu)支持已經(jīng)被用來進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和計(jì)算，那就是GPU或FPGA這種可以進(jìn)行大量的硬件上的并行計(jì)算的處理器。所以第四個(gè)問題只要通過選擇專用的硬件平臺(tái)就可以解決。

那么四個(gè)問題都加以了分析和解決，我們下面的重點(diǎn)在于pre-training的機(jī)制，如何獲得較好的網(wǎng)絡(luò)初始值呢？

上圖就是典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，先通過pre-training進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始設(shè)置，然后再通過第二步利用誤差回傳機(jī)制對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)（fine-tune）。

那么這個(gè)pre-training的具體是如何進(jìn)行的呢？實(shí)際上就是如上圖所示，每次只進(jìn)行兩層之間的參數(shù)訓(xùn)練，確定之后再往其緊接著的上面兩層參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，就這樣逐層的訓(xùn)練。那么訓(xùn)練的機(jī)制呢？就是今天的第二個(gè)topic，autoencoder，自動(dòng)編碼器。

topic 2 ?自動(dòng)編碼器

那么我們看，自動(dòng)編碼器是如何實(shí)現(xiàn)的。在這之前，先說明一個(gè)概念：information preserving，就是信息保持，我們?cè)趯优c層之間的進(jìn)行的特征轉(zhuǎn)換實(shí)際上就是一個(gè)編碼的過程，那么一個(gè)好的編碼就是能夠做到information preserving。所以一個(gè)好的特征轉(zhuǎn)換就是轉(zhuǎn)換后的特征能夠最大限度地保留原始信息，而不至于使得信息變得面目全非。轉(zhuǎn)換后的特征是raw features的一個(gè)好的representation。且看下圖：

我們還以原來的手寫體數(shù)字的識(shí)別為例，將原始特征（raw features，pixels）轉(zhuǎn)換為筆畫特征是一個(gè)好的特征轉(zhuǎn)換嗎？能夠保持原始信息嗎？那么如何衡量這個(gè)信息是不是丟失了呢？自然而然就想到了，我把數(shù)字1的轉(zhuǎn)化成了筆畫，那么這些筆畫能不能重新組合表示為數(shù)字1呢？根據(jù)上面的介紹，我們可以做到從1到筆畫，然后還可以從筆畫再到1的過程。這就是很好的信息保持（information preserving）。那么根據(jù)這種由輸入通過一層hidden layer，然后再轉(zhuǎn)變?yōu)檩斎氲臋C(jī)制去評(píng)估信息保持的效果，去衡量特征轉(zhuǎn)化的品質(zhì)。那么就得到以下的一個(gè)訓(xùn)練機(jī)制，且看下圖：

這就是我們要將的pre-training的機(jī)制。由輸入經(jīng)編碼權(quán)重得到原始數(shù)據(jù)的特征轉(zhuǎn)換，然后再由特征轉(zhuǎn)換經(jīng)解碼權(quán)重得到原始數(shù)據(jù)的機(jī)制。整個(gè)映射實(shí)際上就是一個(gè)identity function，因?yàn)檩敵?#61;輸入嘛！

那么實(shí)際上我們?cè)O(shè)計(jì)的這個(gè)訓(xùn)練過程能夠應(yīng)用到監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們可以用來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的informative representation，hidden layer的輸出就是。對(duì)于非監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們可以用來進(jìn)行密度估計(jì)（density estimation）：當(dāng)g(x)≈x時(shí)的x處的密度更大；還可以用來進(jìn)行outlier檢測(cè)：那些g(x)與x相差遠(yuǎn)的x就可以作為outlier。那些g(x)≈x的隱藏層輸出，能夠作為x的典型表示（typical representation）。

因此，一個(gè)基本的autoencoder的完整流程就有了，且看下圖：

因?yàn)樯厦娼忉尩木捅容^多了，下面就不再對(duì)這個(gè)流程進(jìn)行詳細(xì)說明。一個(gè)需要點(diǎn)出的就是使得編碼權(quán)重Wij與解碼權(quán)重Wji相等可以用來作為一種形式的regularization。而整個(gè)訓(xùn)練一層一層的進(jìn)行實(shí)際上就是一個(gè)只有兩層的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行誤差回傳和梯度下降計(jì)算的復(fù)雜度都不會(huì)很大。

有了pre-training，于是乎我們的deep learning的過程就變成了下圖：

上面講完了通過pre-training得到較好的初始權(quán)重，以便于整個(gè)deep learning能夠在開始訓(xùn)練的時(shí)候就站在一個(gè)非常好的位置，即在一定程度上避免由于模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜度導(dǎo)致的overfitting發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。由此引出的autoencoder。

那么前面講為了克服overfitting的風(fēng)險(xiǎn)，還可以從另一個(gè)角度：noise的角度出發(fā)。下面我們就進(jìn)行denoising autoencoder的相關(guān)內(nèi)容。

topic 3 ?去噪自動(dòng)編碼器

在類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中其實(shí)已經(jīng)介紹過一些用于regularization的方法，比如通過限制模型輸出的精度、權(quán)重的消減或者提前終止訓(xùn)練等，那么下面介紹的是一種比較另類的regularization的方法。

上面說了，基于消除噪聲的方式，一般直接的想法或者常用的是data cleaning/pruning，那么我們這里介紹的也不是這種常規(guī)的方法，而是一種反向思維的方式：如果我直接往輸入數(shù)據(jù)中加入人工的噪聲呢？會(huì)發(fā)生什么樣的情況。這就是我們下面要探討的去噪自動(dòng)編碼器。

這種往input中添加噪聲的思維是以robustness健壯性出發(fā)的，試想如果我加完噪聲后的數(shù)據(jù)作為輸入，經(jīng)過編碼和解碼后，如果輸出依然等于加入噪聲前的數(shù)據(jù)，這樣的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是不是非常的穩(wěn)健，也就說抗干擾能力很強(qiáng)。基于此想法，我們就得到denoising autoencoder的方法，且看下圖

所以輸入時(shí)x 人工噪聲，標(biāo)簽是x，這樣來對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自然就具備了denosing的效果。

topic 4 ?線性自動(dòng)編碼器與主成分分析

所以前面講的都是直接基于非線性映射的結(jié)構(gòu)，而一般上我們常常是先通過線性的解釋，然后再拓展至非線性。那么我們看看線性自動(dòng)編碼器是怎樣的，看下圖：

我們依然通過平方誤差進(jìn)行推導(dǎo)，推導(dǎo)過程見下圖，總之就是一堆矩陣的運(yùn)算，如果學(xué)過矩陣分析課程看起來并不復(fù)雜，實(shí)際上就是進(jìn)行譜分解，看不懂也沒關(guān)系，只要知道處理過程就好，求輸入矩陣的最大特征值和其對(duì)應(yīng)的特征向量，實(shí)際上這也是PCA處理的過程（PCA基于matlab的代碼鏈接，小弟資源分不夠，求個(gè)資源分勿怪）。

那么實(shí)際上，linear 的autoencoder實(shí)際上與主成分分析是非常相近的，只不過主成分分析具有統(tǒng)計(jì)學(xué)的說明。進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換后的方差要大。我們把數(shù)據(jù)進(jìn)行零均值化作為autoencoder的輸入，結(jié)果就跟PCA一樣了。具體的關(guān)系可以看下圖說明：

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通過以上的介紹，相信對(duì)整個(gè)deep learning的架構(gòu)有了一定認(rèn)識(shí)，當(dāng)然這里面介紹的大部分都是入門級(jí)的知識(shí)，不過有了一個(gè)guideline之后，再去對(duì)更加細(xì)節(jié)的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)就能有更加宏觀方向的把握。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习之深度学习的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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