深度學習的基本理論與方法

深度學習的基本理論與方法目錄概述動機深度學習簡介深度學習的訓練過程深度學習的具體模型及方法深度學習的性能比較深度學習的應用展望參考文獻相關程序軟件及鏈接概述深度學習：一種基于無監(jiān)督特征學習和特征層次結構的學習方法可能的的名稱：深度學習特征學習無監(jiān)督特征學習動機良好的特征表達，對最終算法的準確性起了非常關鍵的作用；識別系統(tǒng)主要的計算和測試工作耗時主要集中在特征提取部分；特征的樣式目前一般都是人工設計的，靠人工提取特征。Low-levelsensingPre-processingFeatureextract.FeatureselectionInference:prediction,recognition傳統(tǒng)的模式識別方法：動機——為什么要自動學習特征實驗：LP-βMultipleKernelLearningGehlerandNowozin,OnFeatureCombinationforMulticlassObjectClassification,ICCV’09采用39個不同的特征PHOG,SIFT,V1S+,

RegionCov.Etc.在普通特征上MKL表現有限結論：特征更重要動機——為什么要自動學習特征機器學習中，獲得好的特征是識別成功的關鍵目前存在大量人工設計的特征，不同研究對象特征不同，特征具有多樣性，如：SIFT,HOG,LBP等手工選取特征費時費力，需要啟發(fā)式專業(yè)知識，很大程度上靠經驗和運氣是否能自動地學習特征？中層特征中層信號：動機——為什么要自動學習特征“Tokens”fromVisionbyD.Marr:連續(xù)平行連接拐角物體部件:他們對于人工而言是十分困難的，那么如何學習呢？動機——為什么要自動學習特征一般而言，特征越多，給出信息就越多，識別準確性會得到提升；但特征多，計算復雜度增加，探索的空間大，可以用來訓練的數據在每個特征上就會稀疏。結論：不一定特征越多越好！需要有多少個特征，需要學習確定。動機——為什么采用層次網絡結構人腦視覺機理1981年的諾貝爾醫(yī)學獎獲得者DavidHubel和TorstenWiesel發(fā)現了視覺系統(tǒng)的信息處理機制發(fā)現了一種被稱為“方向選擇性細胞的神經元細胞，當瞳孔發(fā)現了眼前的物體的邊緣，而且這個邊緣指向某個方向時，這種神經元細胞就會活躍動機——為什么采用層次網絡結構人腦視覺機理人的視覺系統(tǒng)的信息處理是分級的高層的特征是低層特征的組合，從低層到高層的特征表示越來越抽象，越來越能表現語義或者意圖抽象層面越高，存在的可能猜測就越少，就越利于分類動機——為什么采用層次網絡結構視覺的層次性屬性學習，類別作為屬性的一種組合映射Lampertetal.CVPR’09類別標簽屬性圖像特征動機——為什么采用層次網絡結構特征表示的粒度具有結構性（或者語義）的高層特征對于分類更有意義動機——為什么采用層次網絡結構初級（淺層）特征表示高層特征或圖像，往往是由一些基本結構（淺層特征）組成的動機——為什么采用層次網絡結構結構性特征表示動機——為什么采用層次網絡結構淺層學習的局限人工神經網絡（BP算法）—雖被稱作多層感知機，但實際是種只含有一層隱層節(jié)點的淺層模型SVM、Boosting、最大熵方法（如LR，LogisticRegression）—帶有一層隱層節(jié)點（如SVM、Boosting），或沒有隱層節(jié)點（如LR）的淺層模型局限性：有限樣本和計算單元情況下對復雜函數的表示能力有限，針對復雜分類問題其泛化能力受限。深度料學習20餡06年，和加拿鞠大多群倫多斤大學誕教授獻、機爪器學盞習領輝域的椒泰斗Ge縱of殼fr市ey錘H霸in陷to拒n在《科學》上發(fā)尼表論桃文提煮出深咱度學寄習主江要觀嗓點：1）多斯隱層餓的人扣工神響經網粒絡具淋有優(yōu)睛異的雹特征夜學習閘能力剩，學虎習得憑到的士特征吧對數噸據有鬼更本止質的柄刻畫聲，從僻而有探利于收可視蠅化或蹤蝶分類鴨；2）深柴度神批經網朽絡在支訓練狐上的贈難度識，可壓以通產過“頭逐層苦初始努化”貓（la絕ye接r-斤wi盈se權p磚re李-t徹ra景in潔in渡g）來永有效羨克服霞，逐繡層初甚始化縱可通桿過無搭監(jiān)督倘學習據實現亂的。深度浩學習本質地：通過飽構建翠多隱澡層的奇模型閣和海堆量訓冬練數問據（溝可為央無標依簽數畢據）渠，來悠學習禍更有滴用的斃特征喂，從較而最慰終提熱升分疫類或滴預測疲的準指確性吉。犬“深紗度模唉型”攻是手右段，杠“特弱征學倒習”杏是目泳的。與淺奮層學摩習區(qū)擱別：1）強鼠調了橋模型首結構約的深芳度，嘉通常無有5-登10多層權的隱慢層節(jié)牽點；2）明英確突隸出了去特征畏學習客的重從要性混，通軍過逐夫層特紐奉征變骨換，哨將樣妹本在策原空較間的集特征揮表示胳變換椅到一號個新嚷特征返空間主，從柱而使踢分類援或預競測更漠加容旗易。盈與人冬工規(guī)紐奉則構疑造特儲征的獸方法撈相比資，利忘用大斗數據央來學異習特飯征，金更能宇夠刻孤畫數娛據的棉豐富搖內在后信息倍。深度踢學習好處換：可麗通過植學習債一種出深層漆非線屯性網藝絡結悲構，撿實現毒復雜廟函數朝逼近團，表卷征輸窮入數馬據分洲布式雀表示潮。深度魚學習vs把.神經蝕網絡神經煌網絡：深度扒學習：深度趕學習vs筋.神經吩網絡相同訊點：二者懸均采票用分各層結稱構，耽系統(tǒng)區(qū)包括阻輸入余層、食隱層捎（多賄層）慘、輸進出層食組成緩的多度層網托絡，然只有僻相鄰盯層節(jié)頑點之捧間有稱連接襯，同休一層鍵以及軍跨層研節(jié)點值之間掙相互荒無連帝接，盛每一線層可民以看局作是依一個lo辜gi鉛st卻ic回歸折模型俱。不同撇點：神經枯網絡：采娘用BP算法閥調整腔參數肆，即疾采用撥迭代吩算法旱來訓剖練整脈個網柏絡。遼隨機流設定竿初值贊，計蠅算當既前網謙絡的植輸出括，然繁后根她據當判前輸淹出和火樣本在真實糧標簽撇之間軍的差紛去改傍變前桐面各敗層的體參數佩，直腳到收筐斂；深度類學習：采捉用逐般層訓陵練機腐制。時采用鉤該機湊制的幅原因士在于堤如果透采用BP機制經，對逗于一幼個de等ep歇n幸et棵wo拐rk（7層以鄉(xiāng)豐上）匆，殘丟差傳犯播到曲最前春面的叼層將虹變得捆很小絡，出攔現所酬謂的gr袍ad假ie存nt飄d英if尾fu嘆si救on（梯飄度擴劣散）畢。深度錦學習vs偽.神經焦網絡神經劑網絡屢的局甜限性：1）比度較容幣易過窯擬合聯(lián)，參委數比跟較難創(chuàng)調整觀，而殖且需包要不洋少技誰巧；2）訓蛾練速賭度比鎮(zhèn)較慢喉，在息層次壁比較旨少（濁小于階等于3）的天情況英下效哭果并悟不比典其它滑方法鉆更優(yōu)塔；深度宇學習碌訓練望過程不采而用BP算法羊的原褲因（1）反遵饋調甚整時山，梯辣度越史來越朋稀疏醫(yī)，從洲頂層敘越往靜下，依誤差堅校正父信號始越來廊越小盈；（2）收河斂易脖至局雞部最捉小，充由于參是采刻用隨芹機值增初始毅化，去當初拆值是奪遠離患最優(yōu)曾區(qū)域瞎時易崗導致醒這一目情況印；（3）BP算法金需要蹈有標逼簽數城據來乓訓練堆，但趕大部搶分數壞據是到無標巷簽的賞；深度放學習尸訓練唯過程第一榴步：姑采用箭自下灣而上衛(wèi)的無贈監(jiān)督頃學習1）逐杯層構望建單候層神敏經元誤。2）每材層采塞用wa猛ke美-s誰le瀉ep算法征進行寶調優(yōu)露。每乎次僅規(guī)調整叛一層僅，逐性層調膽整。這個戒過程乳可以券看作剩是一樣個fe扁at辰ur添e賴le報ar鋸ni上ng的過輩程，累是和聚傳統(tǒng)甜神經棟網絡時區(qū)別罰最大風的部棕分。深度道學習旋訓練鴨過程wa盆ke鍛-s胸le聞ep算法:1）wa揀ke階段午：認知過過程處，通意過下丸層的爺輸入穿特征誦（In視pu注t）和仍向上鐵的認丘知（En之co紀de扎r）權動重產便生每孕一層剛的抽牽象表高示（Co革de），扯再通肺過當騰前的疏生成踐（De喪co綿de嫂r）權集重產禍生一帳個重綿建信弱息（Re紐奉co筋ns勤tr儲uc商ti籌on），企計算蹦輸入軌特征裁和重僻建信炕息殘偷差，微使用蘋梯度鴿下降拐修改毒層間斃的下供行生哀成（De刺co下de存r）權敵重。俘也就造是“殺如果胸現實障跟我核想象戚的不臣一樣芬，改右變我羽的生鞋成權遭重使獨得我爭想象耗的東分西變體得與偵現實潮一樣故”。2）sl怪ee由p階段貼：生成戲過程撓，通回過上障層概局念（Co片de）和妹向下妖的生瞎成（De莊co拌de敏r）權疫重，枯生成閱下層傍的狀壇態(tài)，歸再利著用認駁知（En約co浙de巾r）權餡重產子生一棉個抽皇象景苦象。斷利用麻初始啄上層擦概念酒和新箏建抽藏象景膜象的遵殘差匙，利忠用梯熱度下掛降修碧改層束間向如上的不認知異（En解co撞de勇r）權輕重。扮也就陵是“閣如果盈夢中撕的景奔象不野是我尿腦中共的相挎應概妄念，哀改變暈我的蜘認知狼權重算使得邪這種給景象港在我景看來繩就是版這個另概念歐”。深度掀學習廳訓練孟過程En剪co幻玉de友rDe柱co劃de螺rIn控pu孤t它Im粗ag倚eCl盛as慈s狼la吉be粒le.送g.Fe縱at窄ur諒esEn捏co濃de枯rDe口co討de鍬rFe閃at催ur虧esEn踏co環(huán)de咱rDe主co觸de鞏rAu虛to壩En鑼co喚de道r:深度極學習鴉訓練涼過程第二旅步：賢自頂慎向下錘的監(jiān)造督學坐習這一秩步是野在第耀一步乏學習連獲得緣瑞各層柜參數鐵進的勸基礎按上，泉在最條頂的剛編碼朝層添頭加一怨個分驗類器吹（例豆如羅斃杰斯隱特回甲歸、SV遼M等）榜，而呼后通冰過帶宏標簽捆數據第的監(jiān)琴督學書習，逆利用逢梯度松下降增法去篇微調齡整個遼網絡樣參數謝。深度緣瑞學習狹的第鉤一步災實質膊上是射一個蘭網絡給參數疲初始于化過欣程。宿區(qū)別客于傳喜統(tǒng)神醫(yī)經網大絡初增值隨汪機初佛始化京，深堡度學造習模止型是不通過形無監(jiān)仇督學陽習輸覽入數驗據的壘結構節(jié)得到誼的，貓因而鏈這個色初值贈更接仍近全能局最嚇優(yōu)，憂從而暑能夠那取得皆更好館的效悄果。深度偽學習紋的具腫體模蛛型及槽方法自動外編碼冰器（Au倘to掘En亡co仆de賓r）稀疏蘭自動梅編碼棗器(S謊pa猴rs保e問Au皂to灑En肝co出de坊r)降噪棕自動蜻編碼轉器(D捧en鋼oi伶si押ng朱A泰ut寶oE熊nc井od師er萄s)深度撓學習沙的具蔥體模僅型及督方法En捏co弊de殖rDe墾co允de醫(yī)rIn陣pu味t視(I懷ma閑ge億/暢Fe執(zhí)at指ur偉es倚)Ou奧tp漏ut譽F全ea條tu觀re餃se.腰g.Fe毀ed鞭-b蹦ac命k洋/妄ge恨ne辮ra歐ti外ve普/隱t貢op乏-d嘩ow肉npa果thFe裁ed翼-f張or穴wa跟rd么/屯b溝ot標to顧m-限up片p察at傻h自動色編碼肌器（Au罩to拋En踩co傍de謙r）深度浴學習固的具丸體模疑型及卸方法σ(W斧x)σ(WTz)(B映in醫(yī)ar賀y)遲I始np腔utx(B膚in裳ar替y)罷F蠅ea絲式tu余re趴sze.雪g.自動垃編碼山器（Au卵to裁En醋co俊de欣r）En鏡co爹de熱r脂fi輔lt君er進s齡WSi駛gm匪oi卡d釀fu顛nc說ti綿onσ(.倘)De以co鬼de累r象fi悼lt拾er療s租WTSi幕gm秀oi妨d搖fu山nc進ti禮onσ(.奔)深度元學習勁的具音體模杏型及咱方法稀疏墨自動伶編碼委器(S厚pa券rs暈e縣Au紀to錯En栽co端de叉r)限制筍每次疑得到憑的表吃達co滅de盡量劍稀疏限制蹲每次擱得到顫的表換達co陪de盡量嶼稀疏深度岔學習絕的具命體模診型及窮方法稀疏粥自動宏編碼困器(S梢pa搜rs頁e王Au攻to聚En絡co月de慌r)Fi嗚lt督er貌sFe當at子ur閉esSp腎ar蟲se端C補od身in擦gIn些pu糖t它P滿at員ch深度蘭學習納的具疫體模棍型及紛方法σ(W溪x)DzIn假pu嫂t聯(lián)Pa宰tc繳hxSp文ar碑se逗F魚ea謎tu霉re器sze.察g.En剩co震de鄙r孫fi啞lt貝er羨s基WSi圖gm掀oi往d估fu混nc擺ti結onσ(.合)De腸co段de漆r脖fi產lt免er飼s托DL1Sp津ar肢si驅tyTr喇ai宇ni舅ng稀疏絮自動蓮編碼投器(S扶pa倉rs碗e枝Au臺to眠En蒙co即de順r)深度帝學習暴的具銷體模羊型及榮方法稀疏畫自動浙編碼眉器(S勢pa未rs堂e枯Au證to封En局co動de轉r)1）Tr基ai腫ni千ng階段：給定儲一系督列的決樣本雹圖片[x刮1,劃x秒2耽,洪…]，我隨們需篩要學丑習得公到一釋組基[Φ注1,擠Φ丈2,古…坊]，也聰就是給字典江。可使椒用K-毀SV正D方法荒交替顆迭代自調整a拘[k村]，Φ陶[k考]，直乏至收輛斂，鬼從而鞠可以酬獲得湖一組嗓可以箏良好歡表示劃這一愚系列x的字遍典。深度告學習抬的具字體模開型及桂方法稀疏品自動集編碼信器(S滲pa懼rs莫e祥Au恒to斷En始co儉de濕r)2）Co是di懂ng階段：給定邊一個塔新的鋼圖片x，由錦上面容得到錄的字賽典，慚利用OM接P算法社求解枯一個LA捐SS舒O問題余得到越稀疏笑向量a。這牧個稀膛疏向競量就銷是這捧個輸速入向俘量x的一靈個稀熔疏表浩達。深度粗學習垂的具侵體模牧型及繡方法稀疏擔自動絕編碼寇器(S況pa吃rs佛e蠟Au商to聾En步co仰de連r)深度煌學習腿的具登體模柱型及警方法降噪葛自動右編碼你器(D喪en耕oi右si獻ng命A金ut鑄oE北nc刺od肝er昏s)在自簡動編爹碼器堵的基不礎上掩，對至訓練注數據泛加入決噪聲榜，自產動編斷碼器分必須曉學習曬去去瞞除這緣瑞種噪昏聲而錢獲得如真正民的沒田有被氣噪聲常污染饅過的雹輸入存。因析此，杠這就玩迫使瓶編碼燭器去隱學習蓬輸入遭信號革的更害加魯縣棒的啄表達幸，這海也是拿它的森泛化仇能力杯比一設般編吼碼器格強的遞原因先。深度殖學習國的具拉體?？缧图板懛椒ˋu宋to積en威co棚de篇r膛(m境os采t芳De艷ep爛L嬌ea旅rn燈in抗g地me釘th偶od威s)RB介Ms脾/座D筒BM約s[L號ee頭/握S抵al該ak執(zhí)hu足td德in報ov忍]De扣no爬is湯in懸g窄au鉤to體en列co黃de睜rs[R副an義za辦to廚]Pr艇ed葛ic悅ti村ve記s流pa染rs敢e氏de鳥co潮mp曲os淘it屈io濱n[R固an美za比to趙]De鳴co窗de芝r-焰on轉lySp酷ar僑se糾c陷od攏in隱g[Y遷u]De刃co唱nv紡ol頁ut焦io對na朱l賞Ne峰ts[Y供u]En雨co屢de芝r-科on商lyNe幟ur牢al多n擴et傲s煉(s脅up迎er演vi愧se蕉d)[R限an你za熟to滾]深度逼學習思的具殿體模維型及睜方法限制衛(wèi)波爾上茲曼箭機（Re陣st屑ri鏡ct冰ed字B先ol叮tz埋ma督nn勉M解ac婚hi停ne）定義沫：假設航有一擴個二噸部圖呈，同蛙層節(jié)皂點之寶間沒飄有鏈憐接，墓一層續(xù)是可辣視層辜，即蘋輸入蝴數據豎層（v)，一暫層是攝隱藏甲層(h病)，如列果假譯設所隱有的昂節(jié)點蒼都是值隨機驗二值及（0，1值）椅變量經節(jié)點航，同厚時假河設全予概率病分布p(住v,般h)滿足Bo誘lt月zm葉an雀n分布洞，我正們稱核這個畫模型旁是Re話st免ri裂ct蔑ed謎B考ol惱tz周ma夠nn璃Ma發(fā)ch唯in鍬e支(R板BM周)。深度搖學習駕的具爛體模壺型及堅方法限制綁波爾膝茲曼爐機（Re進st攏ri撥ct李ed踩B好ol洗tz堪ma葬nn奔M雀ac側hi加ne）限制然波爾堆茲曼怨機（RB洽M）是掀一種旬深度量學習禽模型儲。深度府學習姜的具櫻體模噴型及漸方法限制成波爾畏茲曼福機（Re僑st佳ri群ct記ed蘭B聰ol眾tz艇ma魂nn千M翅ac五hi詞ne）定義擴聯(lián)合秀組態(tài)祖（jo觸in褲tc下on信fi然gu樓ra熱t(yī)i邊on）能浩量：這樣游某個之組態(tài)柱的聯(lián)寶合概老率分連布可箏以通醒過Bo哄lt夸zm越an分n分布畝和這臘個組媽態(tài)的爛能量宜來確尸定：深度柏學習或的具便體模價型及販方法限制骨波爾封茲曼通機（Re患st默ri提ct床ed市B夸ol奧tz劣ma礙nn搞M助ac籃hi摧ne）給定眠隱層h的基哪礎上鉤，可駛視層擴的概巖率確傭定：（可瞞視層符節(jié)點擇之間斯是條晴件獨絡立的恩）給定斜可視漆層v的基屢礎上懷，隱添層的珍概率下確定掘：深度回學習要的具噸體模蹈型及搖方法限制宅波爾鞋茲曼賠機（Re潛st咸ri膜ct其ed霸B論ol渴tz晃ma覺nn允M助ac軋hi糟ne）待求蔑問題：給魔定一膠個滿佩足獨過立同幸分布雅的樣儲本集笑：D=她{v(1怖),v(2割),鞭…,v(N向)}，需飲要學呼習模屬型參深數θ=限{W傘,a脈,b袋}。求解：最大父似然寨估計掩：我們及需要足選擇籃一個閃參數滑，讓農我們姓當前亞的觀幕測樣濃本的般概率支最大對最鋼大對抄數似性然函筐數求攔導，唉即可目得到L最大堅時對薯應的像參數W：若隱富藏層瘦層數扁增加妥，可悄得到De犁ep綁B孫ol益tz間ma薦nn怠M摸ac級hi夸ne弄(D匙BM悠)深度察學習抽的具宋體模慶型及亂方法De遲ep卷B示ol壯tz拔ma侍nn妨M瞞ac遵hi儉ne姨(D隊BM距)深度奔學習綢的具砌體模帆型及恭方法深信繳度網汪絡（De帖ep物B污el會ie或f告Ne壩tw幟or顧ks）De解ep杠B問el賽ie堤f單Ne惠tw拒or茶ks是在飄靠近葉可視途層的旬部分落使用甚貝葉鋒斯信茫念網菠絡（啟即有覺向圖臨模型凱），姓而在漢最遠屬離可她視層揀的部饑分使撇用Re變st宜ri月ct殊ed租B閉ol想tz我ma煉nn狡M屆ac閉hi淋ne的模時型。深度閱學習由的具慕體模功型及鍬方法深信笑度網領絡（De榜ep伸B課el妄ie怕f鎖Ne貿tw逐or鈴ks）深度戲學習誤的具湊體模痕型及督方法卷積皆波爾蠢茲曼貿機（Co鄰nv刺ol追ut僑io踐na低l桌RB兵M）CR仗BM是為恭識別猴二維巾圖像爆信息規(guī)而特僅殊設代計的遷一個羊多層見感知朝器。概念融示范例：輸入汽圖像甜通過嚼與m個可通訓練醬的濾橡波器儉和可數加偏錯置進岡行卷支積，畝在C1層產安生m個特球征映薄射圖爛，然坊后特尚征映倒射圖臉中每甜組的n個像止素再蛇進行沖求和業(yè)，加遲權值佛，加距偏置銳，通須過一僅個Si細gm月oi助d函數恰得到m個S2層的令特征雷映射折圖。殃這些彎映射篇圖再殿進過揪濾波絹得到C3層。沙這個撲層級果結構遵再和S2一樣染產生S4。最漲終，迎這些齒像素璃值被鈔光柵敵化，碰并連最接成仰一個宿向量電輸入亦到傳弄統(tǒng)的跡神經采網絡譯，得道到輸扯出。深度倍學習裳的具辜體模吩型及研方法卷積栽波爾甘茲曼姨機（Co眾nv雀ol寇ut可io各na矩l本RB汽M）權值庭共享減少貨參數孤的方燒法：每個善神經帖元無暫需對園全局去圖像跡做感橡受，巨只需傍感受菌局部撇區(qū)域世（Fe密at衫ur場e拼Ma東p），面在高暢層會郵將這菊些感典受不懷同局褲部的任神經笑元綜葵合起薦來獲醬得全東局信朋息。每個帳神經漏元參徑數設征為相自同，亦即權葵值共璃享，體也即脈每個請神經般元用葬同一嗚個卷睛積核堪去卷貌積圖玻像。深度舌學習衛(wèi)的具床體模蝴型及虛方法卷積皂波爾拳茲曼樹機（Co勵nv姐ol妹ut脊io槐na漆l泡RB觸M）隱層厭神經吃元數向量的業(yè)確定神經趣元數密量與載輸入削圖像深大小榆、濾輸波器縣大小培和濾少波器遙的滑卸動步賣長有黑關。例如屋，輸厚入圖方像是10島00速x1殘00何0像素割，濾闖波器鵝大小煉是10偵x1初0，假襲設濾是波器歸間沒壓有重卸疊，草即步篇長為10，這神樣隱幟層的憶神經繁元個為數就璃是(1功00邀0x陸10叉00島)蘋/呈(1率0x而10宏)=屋10幅00罷0個深度佳學習糧的具角體模切型及筐方法卷積羞波爾法茲曼仆機（Co忍nv輝ol腸ut康io域na課l醋RB餅M）多濾妙波器王情形不同朽的顏肯色表罪示不災同種石類的你濾波到器每層稻隱層宗神經粗元的痰個數坡按濾曉波器凱種類敲的數提量翻內倍每層處隱層息參數凈個數揪僅與肺濾波老器大閣小、脂濾波過器種米類的逆多少腫有關例如欠：隱鴨含層疾的每圈個神騙經元蘆都連鏡接10索x1萍0像素飯圖像態(tài)區(qū)域陵，同驗時有10添0種卷款積核碗（濾翼波器瘋）。肌則參日數總拜個數陣為：儲（10續(xù)x1逗0+趣1）x1碗00蹤蝶=1鍵01綿00個深度蘇學習膊的具把體模偽型及恨方法卷積領波爾墾茲曼巧機（Co板nv包ol晃ut恰io勁na討l剪RB慎M）卷積喂過程：用剖一個色可訓達練的短濾波賣器fx去卷偶積一再個輸革入的肌圖像郊（第資一階貍段是阿輸入姨的圖循像，粥后面押的階服段就本是Fe互at慕ur急e欲Ma艘p了）雹，然可后加霜一個喬偏置bx，得雹到卷明積層Cx。子采今樣過策程：每發(fā)鄰域n個像慨素通孩過池慚化（po雞ol需in換g）步搜驟變侄為一授個像序素，愈然后伍通過項標量Wx+捐1加權鞋，再施增加陸偏置bx+跡1，然基后通僵過一圖個si摔gm添oi濱d激活自函數圣，產克生一榴個大翼概縮曬小n倍的藥特征總映射摧圖Sx+津1。深度掏學習枝的具病體模橋型及處方法卷積意波爾他茲曼肆機（Co基nv矩ol騰ut方io劉na物l劑RB您M）CN遞N的關始鍵技筑術：局臟部感軍受野則、權鍵值共字享、償時間旨或空劫間子和采樣CN現N的優(yōu)祥點：1、避免絲式了顯磨式的潤特征袍抽取峰，而雖隱式拖地從欄訓練筐數據仔中進滑行學馬習；2、同圖一特撓征映倘射面全上的刊神經羽元權策值相州同，既從而女網絡寇可以概并行啟學習營，降今低了穴網絡航的復竹雜性繭；3、采真用時冷間或友者空蝕間的綢子采芒樣結扣構，惡可以客獲得總某種源程度蔬的位胞移、執(zhí)尺度尼、形狐變魯殊棒性在；3、輸滴入信宏息和軍網絡店拓撲盼結構理能很銹好的蠟吻合肚，在嫂語音食識別煮和圖都像處績理方森面有罷著獨桂特優(yōu)圈勢。深度繁學習范的具住體模憂型及昂方法基于CR乎BM的深票度學餡習框這架深度濱學習到性能交比較De搜ep薦n削et埋s導VS善.擋Bo轎os依ti慘ng深度芬學習圓性能砌比較De勝ep朝n故et襯s鐵VS糖.側Pr島ob濁ab璃il朝is糠ti可c樂Mo歡de逃ls深度準學習匪性能蝦比較隨機外文法做模型Se邀t羞of宵p酸ro文du榮ct舅io鄙n應ru勾le最s距fo令r叫ob元je宣ct峰sZh伙u敘&嫩Mu促mf素or刪d,砍S下to皺ch運as腳ti斤c箭Gr橋am僅ma紹r忠of漿I勤ma立ge錄s,皺F竭&T釀2大00史6自動扎學習人工絲式指定[S殲.C軍.取Zh漸u紫et挪a訪l.菊]深度航學習黎性能氧比較基于緩文法緒模型衣的物田體檢迫測-R預.志Gi帶rs秧hi租ck克,悠P.只F亂el糟ze匪ns黃zw核al濱b,煮D滴.豪Mc侵Al職le啞st夠er籃,濕NI奪PS匪2粱01姨1-L略ea娘rn濃l盯oc席al壯a返pp栗ea題ra油nc飯e柄&紡sh澆ap程e人工羽指定自動妄學習深度嘆學習斯性能烘比較部件造和結向構模沃型De暗fi樣ne醉d同co恰nn霉ec幻玉ti謠vi逗ty尤g嗎ra面phLe枕ar伙n籌ap御pe形ar縣an昆ce懇/榆r率el烏at政iv寇e坡po擴si砌ti盛on[F貢el艘ze謹ns偶zw肅al極b餐&訪Hu毯tt殿en元lo獎ch切er宰C魚VP劉R’色00累][F怪is和ch些le茅r柄an東d乒R.擺E杏ls唉ch唯la會ge虛r棉19由73異]人工壟指定自動蕉學習深度影學習臨性能悼比較基于勉部件督與結泳構的湊分層誦模型-F偉id金le因r匠et耗a皇l.竭E棟CC估V’悟10-F攔id匆le侵r礦&棵Le肝on寇ar哥di皆s銜CV謊PR齡’0毯7人工歌指定自動哄學習深度籮學習劇性能萌比較遞歸哥和與槐圖模無型-L張eo理Z掠hu認,綢Yu膝an喇ha捏o墓Ch戰(zhàn)en翼,案Al柴an核Y擦ui灑ll殺e請&辨co互ll僻ab綁or蠻at蛛or上sRe獸cu緣瑞rs辭iv烏e船co魂mp晃os撐it尼io俯n,繩A拳ND搭/O覆R流gr闊ap檢hLe擋ar器n蕉#校un賀it渣s嬌at悔l泊ay仗er人工遮指定自動系學習深度佳學習吹性能題比較自動斜編碼陳模型[H坐in墻to厚n仁et椅a院l.連I覆CA暈NN寫’1縱1]反卷浴積網掌絡模示型[Z疏ei底le鑼r姨et委a朵l.猴I齊CC趕V’嘗11仍]-E逮xp貸li液ci輝t直re泄pr給es枯en展ta蜓ti夕on踐o豬f勻wh顆at籃/w豎he秤re人工榆指定自動己學習深度櫻學習末性能者比較神經舌網絡De企di標ca旁te仿d伸p織oo虎li涼ng拌/衫L付CN尺l絲式ay傾er俊sNo酬s違ep脖ar賢at捷io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