深度学习--深度信念网络

基于深度信念网络的特征抽取方法研究与应用深度学习在近年来取得了巨大的突破，成为人工智能领域的热门研究方向。

其中，深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）作为一种基于无监督学习的深度学习模型，被广泛应用于特征抽取任务中。

本文将探讨基于DBN的特征抽取方法的研究与应用。

一、深度信念网络的基本原理深度信念网络是由多层堆叠的玻尔兹曼机（Boltzmann Machine，BM）组成的，每一层都是一个BM。

它的训练过程可以分为两个阶段：预训练和微调。

预训练阶段通过逐层训练，将每一层的权重初始化为最优值，使得网络可以自动地学习到输入数据的高层抽象特征。

而微调阶段则是通过反向传播算法对整个网络进行训练，进一步提升网络的性能。

二、基于DBN的特征抽取方法基于DBN的特征抽取方法主要包括两个步骤：预训练和特征提取。

预训练阶段通过逐层训练，将原始输入数据转化为高层次的抽象特征表示。

而特征提取阶段则是将预训练得到的权重参数应用于新的数据集，提取其特征表示。

在预训练阶段，DBN通过对每一层进行贪心逐层训练，逐渐提高网络的表达能力。

每一层的训练过程都是一个无监督的学习过程，通过最大化对数似然函数来学习每一层的权重参数。

在训练过程中，网络通过学习到的权重参数，逐渐学习到输入数据的高层次抽象特征。

在特征提取阶段，DBN将预训练得到的权重参数应用于新的数据集，提取其特征表示。

通过将新的数据集输入到DBN中，可以得到每一层的输出，即特征表示。

这些特征表示可以用于后续的分类、聚类等任务。

三、基于DBN的特征抽取方法的应用基于DBN的特征抽取方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中得到了广泛的应用。

在图像识别领域，DBN可以通过学习到的高层次抽象特征，对图像进行特征表示。

这些特征表示可以用于图像分类、目标检测等任务。

通过深度学习的方法，可以提高图像识别的准确率和鲁棒性。

在语音识别领域，DBN可以通过学习到的语音特征表示，提高语音识别的准确率。

DBN（深度信念网络）MATLABDeepLearnToolbox源码学习深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种无监督学习算法，用于将浅层的无监督学习算法（如受限玻尔兹曼机）组合成深层的结构。

DBN的核心思想是通过逐层训练，将特征从原始数据中抽取出来，并在每一层中学习到更加抽象和高级的特征表示。

为了学习DBN的实现细节，我选择了MATLAB中的DeepLearnToolbox源码进行学习。

DeepLearnToolbox是MATLAB的一个开源工具包，提供了各种深度学习模型的实现，包括DBN。

在学习DBN的MATLAB源码之前，首先了解一下DBN的结构和训练过程是非常重要的。

DBN由多层玻尔兹曼机（RBM）组成，每一层的RBM都被训练为一个无监督学习的生成模型。

在训练完成之后，DBN的每一层就是上一层的隐藏层，通过从上到下的顺序连接起来形成整个DBN。

学习源码时，首先需要熟悉DeepLearnToolbox提供的DBN类的方法和属性。

然后，可以根据具体的需求对源码进行修改和调试。

在学习源码的过程中，我发现DBN类中的一些核心方法特别值得关注，如train、propup、sampleH、reconstruct和propdown等。

这些方法分别对应DBN的训练过程中的不同步骤，如正向传播、反向传播、样本采样和重构等。

理解这些方法的实现细节，可以帮助我们更好地理解DBN的实现原理。

此外，我还注意到DeepLearnToolbox提供了一些辅助函数，如sigm、rbmup、rbmdown和sample等，用于计算激活函数的输出、计算RBM的正向传播和反向传播的输出、以及对样本进行采样等。

这些辅助函数在DBN 的实现中起到了重要的作用。

在学习DBN的源码过程中，我还可以将实现的方法与DBN的理论知识进行对比，加深对DBN算法的理解。

另外，还可以通过实验和调试源码，观察不同参数设置对DBN性能的影响，从而进一步探索DBN的特性。

深度学习方法
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模仿人脑的结构和功能，通过多层次的神经网络对数据进行学习和训练，从而实现对复杂模式的识别和学习。

深度学习方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，成为人工智能领域的热门技术之一。

在深度学习方法中，最常见的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。

这些神经网络结构在不同领域有
着广泛的应用，比如CNN在图像识别中表现出色，RNN在自然语言处理中取得了显著成就。

此外，深度学习方法还涉及到许多重要的技术，如梯度下降算法、反向传播算法、正则化技术等，这些技术对于神经网络的训练和优化至关重要。

在实际应用中，深度学习方法需要大量的数据支持，只有通过大规模的数据训练，神经网络才能学到有用的特征和模式。

因此，数据的质量和数量对于深度学习的效果有着决定性的影响。

此外，深度学习方法的训练需要大量的计算资源，通常需要使用GPU或者分布式计算平台来加速训练过程。

除了在学术研究领域取得成功之外，深度学习方法在工业界也有着广泛的应用
前景。

比如，在智能驾驶、智能家居、智能医疗等领域，深度学习方法都有着巨大的潜力。

随着计算能力的不断提升和数据的不断积累，相信深度学习方法将会在更多的领域展现出强大的能力。

总的来说，深度学习方法作为一种强大的机器学习技术，已经在多个领域取得
了巨大成功，并且在未来有着广阔的应用前景。

随着技术的不断进步和发展，相信深度学习方法将会为人类社会带来更多的惊喜和改变。

第47卷第1期自动化学报Vol.47,No.1 2021年1月ACTA AUTOMATICA SINICA January,2021深度信念网络研究现状与展望王功明1,2乔俊飞1,2关丽娜1贾庆山3摘要深度信念网络(Deep belief network,DBN)是一种基于深度学习的生成模型,克服了传统梯度类学习算法在处理深层结构所面临的梯度消失问题,近几年来已成为深度学习领域的研究热点之一.基于分阶段学习的思想,人们设计了不同结构和学习算法的深度信念网络模型.本文在回顾总结深度信念网络的研究现状基础上,给出了其发展趋势.首先,给出深度信念网络的基本模型结构以及其标准的学习框架,并分析了深度信念网络与其他深度结构的关系与区别;其次,回顾总结深度信念网络研究现状,基于标准模型分析不同深度信念网络结构的性能;第三,给出深度信念网络的不同无监督预训练和有监督调优算法,并分析其性能;最后,给出深度信念网络今后的发展趋势以及未来值得研究的方向.关键词深度信念网络,深度学习,无监督预训练,有监督调优,结构设计引用格式王功明,乔俊飞,关丽娜,贾庆山.深度信念网络研究现状与展望.自动化学报,2021,47(1):35−49DOI10.16383/j.aas.c190102Review and Prospect on Deep Belief NetworkWANG Gong-Ming1,2QIAO Jun-Fei1,2GUAN Li-Na1JIA Qing-Shan3Abstract Deep belief network(DBN)is a generative model based on deep learning and overcomes vanishing gradient problem resulted from traditional gradient-based algorithm when it comes to deep architecture,and it is one of hot issues in thefield of deep learning.Based on the idea of learning in stages,DBN models with different structures and learning algorithms have been proposed.The aim of this paper is to summarize the current research on DBN and gives some views about its development trends in the future.First,the basic structure and standard learning framework of DBN are introduced,the relationship and difference between DBN and other deep structures are analyzed.Second,the current research on DBN is given,the performances of DBN with different structures are analyzed based on standard the model. Thirdly,the different unsupervised pre-training and supervisedfine-tuning of DBN are given,and their performances are also analyzed.Finally,some views about DBN s development trends in the future are presented.Key words Deep belief network(DBN),deep learning,unsupervised pre-training,supervisedfine-tuning,structure designCitation Wang Gong-Ming,Qiao Jun-Fei,Guan Li-Na,Jia Qing-Shan.Review and prospect on deep belief network. Acta Automatica Sinica,2021,47(1):35−49人工神经网络是计算机模拟人类大脑处理信息的一种运算模式,即通过训练输入和输出数据,使网络得到关于输入和输出的非线性映射关系,从而在未来的任务中进行自主计算.因此,人工神经网络是计算机科学、认知科学、脑科学和数学的交叉学科,其在模式识别、智能控制、多种信号处理、优化设计等领域得到较大的发展,并已在信息产业中得收稿日期2019-02-25录用日期2019-05-19Manuscript received February25,2019;accepted May19,2019国家自然科学基金(61533002)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61533002)本文责任编委张敏灵Recommended by Associate Editor ZHANG Min-Ling1.北京工业大学信息学部北京1001242.计算智能与智能系统北京市重点实验室北京1001243.清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心北京1000841.Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing1001242.Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System,Beijing 1001243.Center for Intelligent and Networked Systems,De-partment of Automation,Tsinghua University,Beijing100084到了成功的应用[1−5].20世纪八十年代末期,用于人工神经网络的反向传播算法(Back-propagation, BP)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮.这个时候的人工神经网络虽然也被称作多层感知器(Multi-layer perceptron, MLP),但实际上是一种只含有一个隐含层的浅层人工神经网络模型.进入21世纪以后,随着互联网的高速发展,对大数据的智能化分析和预测提出了巨大需求.由于浅层网络往往采用梯度类学习算法,人为经验因素较多,缺乏自主学习过程且对初始参数的设定依赖性较强[6−8],这限制了神经网络的特征自动提取能力,使得其在处理大规模不确定性数据时往往误差较大.生物神经系统学研究结果表明,人类的智能主要取决于大脑皮层,而大脑皮层是一个大规模互连的深层生物神经网络[9−11],主要认知方式是无监督自主学习与推理.探求大脑的组织结构和运行机制,从模仿人脑深层学习机制的角度出发,36自动化学报47卷寻求新的信息处理方法是当前人工智能领域发展的优先方向.然而,由于理论分析的难度,加上训练方法需要很多经验和技巧,所以这个时期深层人工神经网络相对较为沉寂.2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗―Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov在顶尖学术刊物《Science》上发表了一篇文章,开启了深度学习(Deep learning,DL)在学术界和工业界的浪潮[12−14].主要思想是利用“逐层初始化(Layer-wise pre-training)”来完成自主学习与推理过程,从而有效克服深层结构的训练困难.近几年来,深度学习凭借其模拟人脑分层学习和自主推理的认知机理逐渐成为研究热点[15],同时也带动了人工神经网络领域的进一步发展.由于深度学习能够在大量数据任务中快速稳定地计算,这推动了云计算、大数据科学的发展,如今已经在自然语义理解、模式识别问题、机器人学和数据挖掘等方面得到了较好的应用[16−19],甚至在机器情感分析方面也开始被研究,使得该领域朝着图灵机的实现又迈进了一大步.2016年,利用深度学习技术训练过的阿尔法围棋(AlphaGo)击败人类围棋冠军,引起了学术界和科技界的巨大轰动,并激起了人们对深度学习研究的再一次热潮.目前,深度信念网络(Deep belief network, DBN)是深度学习的主要实现方法之一.DBN是具有若干潜变量层的生成模型.潜变量通常是二值的,而可见单元可以是二值或实数[20−21].尽管构造连接比较稀疏的DBN是可能的,但在一般的模型中,每层的每个单元连接到每个相邻层中的每个单元,而层内没有连接.DBN可以通过若干个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)的顺序堆叠来构造,其学习过程分为两个阶段,即首先对RBM进行逐层无监督预训练,再用反向传播算法对整个网络进行有监督的调优.DBN的这种分阶段训练方法使其在学习深层结构上取得了一定的成功,并在图像处理、模式识别、系统建模和预测等任务中得到了关注和研究[20,22−27].近年来,众多学者在现有DBN结构和学习算法的基础上进行了拓展与改进,并提出了多种类型的DBN变种模型.目前,比较常见的DBN变种模型主要有稀疏DBN[28−29]、自组织DBN[26]、增量式DBN[27]、递归DBN[30].与传统的DBN相比,改进型的DBN分别在各自的聚焦点上取得了部分性能上的提升.但是,在结构自主确定方面,DBN仍然存在一些难以解决的瓶颈问题,相关的研究工作还处于刚刚起步状态,在理论、技术以及应用层面上还有很大的提升空间,在未来一段时间内仍将是深度学习研究中比较热门的研究方向之一.1深度信念网络基本模型与概述深度信念网络是为了简化逻辑斯蒂信念网络的推理困难而提出的一种深度模型,也是目前深度学习最主要的实现方式之一.DBN可以通过受限玻尔兹曼机的顺序堆叠来构造,其学习过程分为两个阶段,首先是对RBM进行逐层无监督预训练,然后再用反向传播算法对整个网络进行有监督的调优.本节重点介绍DBN的无监督学习.RBM和DBN的结构分别如图1和图2所示.图1RBM结构图Fig.1Structure of RBM图2DBN结构图Fig.2Structure of DBN给定模型参数θ=(w R,b v,b h),那么可视层和隐含层的联合概率分布P(v,h;θ)用能量函数E(v,h;θ)定义为P(v,h;θ)=1Ze−E(v,h;θ)(1)其中,Z=v,he−E(v,h;θ)是归一化因子,模型关于1期王功明等:深度信念网络研究现状与展望37 v的边缘分布为P(v;θ)=1Zhe−E(v,h;θ)(2)对于一个伯努利(可视层)分布–伯努利(隐含层)分布的RBM,能量函数定义为E(v,h;θ)=−mi=1b vi v i−nj=1b hj h j−m i=1nj=1v i w Rijh j(3)其中,w Rij是RBM的连接权值,b vi和b hj分别表示可视层节点和隐含层节点的偏置.那么条件概率分布可表示为Ph j=1v,θ=σb hj+mi=1v i w Rij(4) Pv i=1h,θ=σb vi+nj=1w Rijh j(5)式中,σ(·)是一个Sigmoid函数.由于可视层和隐含层是伯努利的二值状态,所以判断它们二值概率取值的标准常通过设定一个阈值来实现[31].通过计算对数似然函数log P(v;θ)的梯度,可以得到RBM权值更新公式为w Rij (τ+1)=w Rij(τ)+η∆w Rij(6)∆w Rij=E data(v i h j)−E model(v i h j)(7)式中,τ和η分别表示RBM的迭代次数和学习率, E data(v i h j)和E model(v i h j)分别表示训练集中观测数据的期望和模型所确定分布上的期望[32].特别地, RBM有一个有趣的性质,即当利用基于最大似然的学习规则训练时,连接两个神经元的特定权重的更新仅取决于这两个神经元在不同分布下收集的统计信息:P model(v)和ˆP data(h/v).网络的其余部分参与塑造这些统计信息,但是权值参数可以在完全不知道网络其余部分或这些统计信息如何产生的情况下更新.这意味着学习规则是“局部”的,这使得RBM的学习似乎在某种程度上是符合生物学机理.我们可以设想每个神经元都是RBM中随机变量的情况,那么连接两个随机变量的轴突和树突只能通过观察与它们物理上实际接触细胞的激发模式来学习.特别地,经常发生某种强烈的脉冲激励时的两个神经元之间的连接会被加强,这就是Hebb学习规则的核心思想.Hebb学习规则给出了生理学与心理学之间的内在联系,该规则至今仍被许多神经网络学习算法所使用.作为一种深层网络模型,DBN兼具生成模型和判别模型的双重属性.因为DBN的预训练过程主要用来表达数据的高阶相关性或者描述数据的联合统计分布,具有生成模型的特点;DBN有监督调优过程通常用来分类数据的内在模式或者描述数据的后验分布,具有判别模型的特点.这里的“生成”是指从隐含层到输入数据的的重构过程,而“判别”是指从输入数据到隐含层的归约过程.同时,作为一种生成模型,生成式对抗网络(Generative adversarial network,GAN)近年来同样受到很大的关注并进行了广泛的应用[32−33].GAN实质上属于一种基于深度学习的混合模型,其通过框架中生成模型和判别模型的互相博弈学习产生相当好的输出.从数据生成角度看,GAN的数据生成过程是在有监督信号的反馈作用下完成的.而DBN作为一种生成模型时,其监督信号是数据本身,即通过对原始数据的重构完成网络的训练,从而具有生成能力.具体应用中, DBN常作为GAN的生成模型,与判别模型进行对抗学习[32].DBN学习模型的优点是通过组合许多RBM,把上一层RBM的特征激励作为下一层的训练数据,可以高效地对隐含层进行学习.递归神经网络(Recurrent neural networks,RNN),它的深度甚至可以达到和输入数据序列的长度一致.在无监督学习模式下,RNN被用来根据先前的数据样本预测未来的数据序列,并且学习过程中没有用到类别信息.然而,RNN在近几年才得以广泛使用,部分原因是由于在训练中遇到的梯度弥散或梯度爆炸问题,它很难通过训练来捕捉长时相关性.随着在Hessian-free优化研究方面的进展,在一定程度上解决了这个问题,该方法使用了近似二阶信息或随机曲率估计.另外,RNN没有基于无监督预训练的参数初始化过程,这也是其与DBN在训练原理上的最大区别.卷积神经网络(Convolutional neural net-works,CNN)是另一种具有判别性能的深度学习网络,它的每个模块都是由卷积层(Convolutional layer)和池化层(Pooling layer)组成.卷积层共享权值,池化层对卷积层的输出进行降采样,减少了下一层的数据量.研究发现,CNN的应用主要集中于计算机视觉或者图像识别领域,并且效果较为出色[34].而DBN的应用则广泛分布于计算机视觉和数据建模及预测等领域.另一种与DBN相似的深度结构基本学习模型是自编码器(Auto encoder),自编码器主要用于完成数据转换的学习任务,在本质上是一种无监督学习的非线性特征提取模型.自编38自动化学报47卷码器与DBN也有着重要的区别,这种区别的核心在于:自编码器希望通过非线性变换找到输入数据的特征表示,它是某种确定论性的模型;而DBN的训练则是围绕概率分布进行的,它通过输入数据的概率分布(能量函数)来提取高层表示,是某种概率论性的模型.另外,DBN具有较多的超参数,可分为两类:一类是训练参数(如学习率和动量项);另一类是定义网络结构的参数(如网络层数和每层神经元数).前者的自动调优属于超参数优化(Hyperparame-ter optimization,HO)的范畴,而后者的自动调优一般称为神经网络架构搜索(Neural architecture search,NAS).严格地讲,NAS属于DBN结构设计的方法之一,目前DBN结构设计大多数通过提前赋值来完成,即在网络训练过程中结构不变,只有训练参数在不断调整.本文即将介绍的两种变结构设计策略(自组织结构和增量式结构)对固定结构来讲是一种突破,但是与NAS又存在区别,主要体现在: NAS先定义搜索空间,然后通过搜索策略找出候选网络结构,对它们进行评估,根据反馈进行下一轮的搜索;而变结构策略只要是以某种触发机制或误差导向来实时调整结构规模.2深度信念网络结构分析与性能比较2.1固定结构深度信念网络目前最为常见的DBN应用形式是定结构模型,即在训练过程中DBN结构固定不变.尽管现在与其他无监督或生成学习算法相比,固定结构的DBN 大多已经失去了青睐并很少使用,但它们在深度学习历史中的重要作用仍应该得到承认[20].定结构DBN在处理实际复杂数据时,无监督预训练和反向传播调优算法均具有提升和改进的空间,主要表现在预训练耗时和调优精度两方面.同时,定结构DBN主要是通过足够的经验和充足的数据来确定其结构,且其结构一旦确定将不再调整,这导致定结构DBN无法满足待处理数据的多样性变化要求.众所周知,DBN具有很强的计算和信息处理能力,但是它对于模式识别、感知以及在复杂环境中作决策等问题的处理能力却远不如人.神经生理学研究结果表明,人的智能主要取决于大脑皮层,而大脑皮层是一个大规模互连的生物深度神经网络.在处理不同信息时,生物深度神经网络会启用不同的神经元连接结构,也就是说,其采用的是一种变结构的信息处理机制[35].而在实际过程中,定结构DBN只是通过改变权值参数来适应任务的变化,但如何构造一种DBN使其结构在动态调整的同时不断调整权值参数,是今后DBN发展的趋势,也是一个开放且尚未解决的问题[36].2.2稀疏深度信念网络研究发现,现有的DBN模型在学习过程中内部神经元之间的权值连接均是一种密集表述[37−38].然而,在深度学习算法中,一个主要的目的是独立地表述数据的差异[36],密集表述容易导致网络不稳定,因为任何输入上的扰动都会引起中间隐含层特征表述向量发生变化,甚至是巨变[38].稀疏表述就是用较少的基本信号的线性组合来表述大部分或者全部的原始信号.利用稀疏表述对DBN进行稀疏连接训练,可以有效地降低输入扰动对中间隐含层特征表述向量的影响[39].无监督学习过程中的稀疏表述原理如图3所示.图3稀疏表述原理图Fig.3Sparse representation schemeLee等[40]通过在RBM训练过程中引入一个正则化惩罚项来降低密集表述的程度.具体来讲,首先设置一个隐含层神经元的期望激活强度值,然后惩罚隐含层神经元实际激活强度与期望激活强度之间的偏差.给定m组训练数据集v(1),...,v(m),其实现稀疏表述的优化问题为Maximizeθlog P(v)+λR sparse1(8) R sparse1=−µ−1nnj=1Eh jv2(9)其中,λ是正则化常数,µ是控制着第j个隐含层神经元稀疏度的期望激活强度值,通过这种提前给定期望激活阈值的方法可以实现一定意义上的稀疏表述.为了使所有隐含层神经元能够以一定的概率或者波动性逼近期望激活强度值,Keyvanrad等[41]通过引入正态函数的集中分布思想来控制网络的稀疏度.根据这种思想,对应于稀疏表述优化问题的正则化项可表示为R sparse2=nj=11σ√2πe−(h j−µ)22σ2(10)其中,σ是控制稀疏强度波动性的方差.1期王功明等:深度信念网络研究现状与展望39同时,应该注意到参数的设置对网络学习效果的影响是显著的[38],如果设置不当,要实现较高精度的建模并学习到正确的特征信息往往比较困难.因此上述稀疏表述方法虽然在网络性能的鲁棒性方面取得一定程度的效果,但对无监督学习的迭代次数和神经元数量等有一定依赖.2.3自组织深度信念网络目前DBN在应用中存在一个重要问题,即针对不同的问题,DBN需要提前设置网络深度,然后利用经验法比较各种不同深度的精度和训练效果.这极大地制约了网络解决问题时的效率,使DBN的进一步推广与应用受到很大限制.实际上,著名深度学习专家Bengio在2009年提出了一个与此类似的问题[36],该问题原文描述为:“Is there a depththat is mostly sufficient for the computations nec-essary to approach human-level performance of AItasks?”.意思是,是否存在一个合适深度的DBN,可以用来尽可能像人类解决问题那样去解决大多数的AI问题呢?由于该问题比较笼统,涉及的学科范围太广,很难通过一个有效的数学方法来解决该问题,难以设计出包含较多的特征并具有代表性的实验对其进行验证,因此该问题在短时间内难以得到彻底的解决.目前,针对此问题的初步试探性解决方法有结构自组织策略和凑试法.本节只介绍结构自组织策略.Qiao等[26]提出了一种基于神经元激活强度和误差下降率最小化的结构自组织方法.首先,在无监督预训练阶段将隐含层神经元的激活强度作为神经元的“贡献度”,并根据“贡献度”的大小对神经元进行增加或删减.其次,在有监督调优阶段,将训练误差的下降率作为隐含层的删减标准,当训练误差下降率首次出现递减时删掉一个隐含层,否则增加隐含层.激活强度SI可表示为SI li =αs2i·l1+s2i·l+o2i·l(11)其中,α是正常数,o i·l是第l个隐含层的第i个神经元的输出,i=1,2,3,···,N l,N l是第l个隐含层的神经元个数,s i·l表示第l个隐含层的第i个神经元的输入权值之和,可通过如下公式计算得到s2 i·l =n ij=1w ij r ij(12)其中,r ij是i个神经元的第j个输入量,w ij是第j个输入神经元和第i个神经元之间的连接权值,n i 是第i个神经元的输入神经元个数,s i·l所表示的权值连接过程如图4所示.DBN的结构自组织策略原理如图5所示.在传统浅层神经网络的结构设计方面,研究人员注重结构自组织设计方法[42−43],即根据神经元激活强度的大小来增加或者删减结构.尽管结构自组织设计方法在浅层神经网络中得到了成功的应用并取得了较好的效果,但关于DBN结构自组织方法的研究却非常有限.本节介绍的基于传统自组织方法的变结构DBN模型在学习精度上有所提高,但是在学习效率方面提高不明显,相关研究还需要进一步加强.图4计算激活强度的权值连接过程Fig.4Weights connecting process of computing spikingintensity2.4增量式深度信念网络与传统浅层神经网络的结构自组织相比,DBN 结构自组织策略一直没有得到学术界的广泛关注,主要原因有:1)自组织方法将神经元的激活强度作为增加和删减结构的评判标准,而DBN往往拥有多个隐含层且每个隐含层含有较多的神经元,这导致DBN自组织设计过程复杂且计算量庞大[26];2)预训练好的初始DBN可被视为一种知识源域(Source domain),其中的知识可被视为一种可重复利用的经验[44],但是结构自组织方法未能在知识源域到目标域(Target domain)之间实现知识的转移.因此,在DBN结构自组织过程中需要不间断地对目标域内若干个新增子结构进行参数初始化,从而导致自组织方法在DBN结构设计中应用成本较高,甚至难以实现.通过上述分析可知,DBN结构自组织方法遇到的主要障碍是计算量巨大,而如何在知识源域与目标域之间实现知识的有效转移成为关键.迁移学习(Transfer learning,TL)是一种旨在实现知识转移的学习方法且具有较强的鲁棒性[45−47].常用的迁移学习方法是:首先训练一个模型并将其作为知识源域,然后再利用特定的方法将知识源域中可重复40自动化学报47卷图5结构自组织策略原理图Fig.5Self-organizing structure strategy scheme利用的知识转移到目标域中来加速新结构的学习过程[48−49],从而提高复杂模型的训练效率.近些年来,基于迁移学习的神经网络复合训练方法大批涌现并取得了较好的效果[50−51].为了解决上述问题,Wang等[27]提出了一种基于迁移学习策略的增量式深度信念网络(TL-GDBN)模型.相较于浅层神经网络的结构自组织方法,不同之处在于TL-GDBN没有利用神经元的激活强度作为结构增长或删减的依据.首先,初始化一个单隐含层DBN并对其进行预训练(Pre-training),然后固定预训练好的初始DBN并将其作为知识源域.其次,在初始DBN的基础上不断增加固定规模的隐含层和神经元并将其作为目标域,同时建立基于迁移学习的知识转移规则来加速目标域的训练过程.第三,根据TL-GDBN的预训练的重构误差设置结构增长的停止准则及其阈值,从而获得最优的结构.基于迁移学习的增量式深度信念网络(TL-GDBN)的结构增长过程仅在预训练阶段进行.每一步的结构增长包括神经元和隐含层两部分.数据被分为三部分:训练数据(Training data)、验证数据(Validating data)和测试数据(Testing data).训练数据用来预训练初始DBN并获得知识源域,验证数据用来结合迁移学习实现TL-GDBN结构的增量式变化,测试数据用来测试TL-GDBN.预训练结束后TL-GDBN结构将不再变化.知识在迁移学习规则下持续地被转移到新增结构中,TL-GDBN的一步结构增长过程如下:步骤1.结构初始化和预训练.首先初始化一个单隐含层的DBN结构,然后利用对比散度(Con-1期王功明等:深度信念网络研究现状与展望41trastive divergence,CD)算法和训练数据进行预训练.假设初始化DBN的输入和其隐含层神经元的个数分别为m和n,那么预训练后学习到的知识(权值参数矩阵)w R1∈R m×n将被保存在知识源域中.步骤2.增加神经元.增加两倍于初始DBN隐含层神经元数量的神经元,新的权值参数矩阵变为ˆw R1∈R m×3n.步骤3.增加隐含层.增加与初始DBN具有相同数量神经元的隐含层,对应的新增权值参数矩阵为w R2∈R3n×n.步骤4.计算预训练过程的重构误差,并将重构误差作为预训练过程误差.步骤5.设置结构增长的停止准则.利用验证数据计算重构误差,并将重构误差的连续若干步的减小量作为结构增长的停止准则.同时设置停止准则的阈值,当训练过程中的重构误差满足阈值条件时, TL-GDBN结构停止增长并进入步骤6;否则,跳转到步骤2.步骤6.固定当前TL-GDBN的最优结构,预训练过程结束.TL-GDBN的一步结构增长过程原理如图6所示.结构增长过程一旦结束,TL-GDBN的结构和对应的初始权值参数即被确定.实验结果发现,TL-GDBN的稀疏度随着结构的不断扩大而表现出先增大后稳定的趋势.这种趋势表明在结构增长过程中TL-GDBN的密集表述越来越弱,网络各隐含层提取到的特征向量受输入波动影响的程度也越来越弱,即网络鲁棒性较强.然而,关于如何进行知识迁移仍然是一个难点,究其原因主要在于:在迁移学习中,学习器必须执行两个或更多个不同的任务,但是我们假设能够解释P1变化的许多因素和学习P2需要抓住的变化相关.例如,我们可能在第一种情景中学习了一组数据分布特性,然后在第二种场景中学习了另一组数据分布特性.如果第一种情景P1中具有非常多的数据,那么这有助于学习到能够使得从P2抽取的非常少的样本中快速泛化表示.一般来讲,当不同情景或任务存在有用特征时,并且这些特征对应多个情景出现的潜在因素,迁移学习可以发挥事半功倍的效果.然而,有时不同任务之间共享的不是输入的数据分布特性,而是输出的目标数据分布特征.这种情况下,使用迁移学习往往会得到不尽人意的学习效果.2.5递归深度信念网络从学习策略上看,传统DBN模型是一种前馈网络,堆叠的RBM只能保存暂时的信息(达到能量平衡后的稳态信息),故现有的DBN模型对时间序列的建模与预测精度相对较低[52−55].Ichimura 等[30]提出一种递归深度信念网络(RNN-DBN),其在结构上是由若干个递归受限玻尔兹曼机(RNN-RBM)[56]堆叠组成.而RNN-RBM则是在递归时间RBM(RTRBM)的基础上发展起来的[52],是一种基于能量的时域序列密度估计模型.RTRBM结构如图7所示.图6TL-GDBN的一步增长过程Fig.6Illustration of one-growing step。

深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network）概述深度信念网络(Deep Belief Network, DBN) 由Geoffrey Hinton 在2006 年提出。

它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。

我们不仅可以使用DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。

下面的图片展示的是用DBN 识别手写数字：图 1 用深度信念网络识别手写数字。

图中右下角是待识别数字的黑白位图，它的上方有三层隐性神经元。

每一个黑色矩形代表一层神经元，白点代表处于开启状态的神经元，黑色代表处于关闭状态的神经元。

注意顶层神经元的左下方即使别结果，与画面左上角的对应表比对，得知这个DBN 正确地识别了该数字。

下面是展示了一个学习了大量英文维基百科文章的DBN 所生成的自然语言段落：In 1974 Northern Denver had been overshadowed by CNL, and several Irish intelligence agencies in the Mediterranean region. However, on the Victoria, Kings Hebrew stated that Charles decided to escape during analliance. The mansion house was completed in 1882, the second in its bridge are omitted, while closing is the proton reticulum composed below it aims, such that it is the blurring of appearing on any well-paid type of box printer.DBN 由多层神经元构成，这些神经元又分为显性神经元和隐性神经元（以下简称显元和隐元）。

常用的深度学习模型深度学习是一种涉及人工神经网络的机器学习方法，主要用于处理大型数据集，使模型能够更准确地预测和分类数据。

它已成为人工智能领域的一个热点，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等众多领域有广泛的应用。

本文将介绍常用的深度学习模型。

一、前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最简单和最基本的深度学习模型，也是其他深度学习模型的基础。

它由输入层、隐藏层和输出层组成。

每层都由若干个神经元节点组成，节点与上一层或下一层的所有节点相连，并带有权重值。

前馈神经网络使用反向传播算法来训练模型，使它能够预测未来的数据。

二、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种用于图像处理的深度学习模型，它能够对图像进行分类、分割、定位等任务。

它的核心是卷积层和池化层。

卷积层通过滤波器来识别图像中的特征，池化层则用于下采样，以减少计算量，同时保留重要特征。

卷积神经网络具有良好的特征提取能力和空间不变性。

三、递归神经网络（Recurrent Neural Network）递归神经网络是一种用于序列数据处理的深度学习模型，它能够处理可变长度的数据，如语音识别、自然语言处理等任务。

它的核心是循环层，每个循环层都可以接受来自上一次迭代的输出，并将其传递到下一次迭代。

递归神经网络具有记忆能力，能够学习序列数据的上下文信息。

四、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory）长短时记忆网络是一种改进的递归神经网络，它能够处理长序列数据，并避免传统递归神经网络的梯度消失问题。

它的核心是LSTM单元，每个LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，能够掌握序列数据的长期依赖关系。

五、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）生成对抗网络是一种概率模型，由生成器和判别器两部分组成。

生成器用于生成假数据，判别器则用于将假数据与真实数据进行区分。

dbn方法-回复什么是DBN方法？DBN方法指的是深度信念网络（Deep Belief Networks）方法。

深度信念网络是一种基于神经网络的无监督学习算法，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。

它由多层堆叠的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成，其中每一层都是由一组可见单元和一组隐藏单元组成。

在深度信念网络中，每一层的可见单元由外部输入提供，而隐藏单元则通过学习自动提取输入数据中的特征。

通过逐层训练，每一层的隐藏单元都可以认为是下一层的输入数据的高级抽象表示。

这种层级化的特征提取能力使得深度信念网络在处理复杂高维数据时具有优势。

DBN方法的训练过程主要分为两个阶段：预训练和微调。

首先是预训练阶段，也称为无监督预训练。

在该阶段中，每一层的RBM 按顺序进行训练。

通过最大化数据的似然函数，RBM学习到了输入数据的分布特征，并通过学习自动提取了输入数据的抽象表示。

每一层的隐藏单元的值也可作为下一层的输入数据，使得每一层的特征逐渐变得更加抽象。

这一阶段的目标是逐层构建一个具有良好表示能力的特征提取器。

接下来是微调阶段，也称为有监督微调。

在该阶段中，通过使用带标签的数据来训练整个网络。

通过最小化损失函数（如交叉熵损失函数），网络的权重参数进行调整，从而提高网络的准确性和泛化能力。

微调过程中，网络的所有层都参与训练，使得整个网络能够适应于特定的任务和数据集。

DBN方法的优势在于它能够自动学习和提取数据的抽象表示，无需手工设计特征。

这种特点使得DBN方法在特征表示和数据表示方面具有很强的表达能力。

此外，DBN方法还可以处理高维数据、具有更好的可解释性和更快的训练速度。

然而，DBN方法也存在一些挑战和限制。

首先，预训练阶段是无监督的，无法直接优化整个网络的目标函数，可能导致预训练与微调之间的性能下降。

其次，DBN方法对超参数的选择敏感，包括网络结构、学习率和正则化参数等。

AI必知的十大深度学习算法深度学习算法在如今的人工智能领域中扮演着重要的角色。

它们能够模拟人脑的神经网络结构，以逐渐改进和提升机器对复杂问题的理解能力。

在本文中，我们将介绍AI必知的十大深度学习算法。

一、感知机算法感知机算法是人工神经网络的基础。

它模拟了神经网络中的神经元处理信息的方式。

该算法基于线性可分的概念，能够将不同样本进行分类。

感知机算法的流程包括权重初始化、输出计算、误差计算和权重更新。

二、反向传播算法反向传播算法是深度学习中最重要的算法之一。

通过使用链式法则，它能够从输出端逆向传播误差，并更新神经网络中的权重。

这种算法的有效性使得神经网络能够逐层学习和提升。

三、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于处理图像和语音等数据的深度学习算法。

它使用了卷积和池化等操作，能够自动提取输入数据中的重要特征。

卷积神经网络在图像分类、目标检测等任务中表现出色。

四、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习算法。

相较于传统神经网络，RNN能够引入时间维度信息，使得模型能够记忆和利用过去的状态。

这使得它在语言模型、机器翻译等任务中取得较好的效果。

五、长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是对RNN的改进版本。

它通过引入“门”的概念，能够更好地解决传统RNN中梯度消失和梯度爆炸的问题。

LSTM的结构使得它能够更好地处理长时间依赖性问题。

六、生成对抗网络（GAN）生成对抗网络由生成器和判别器组成。

生成器试图生成与真实数据相似的数据，而判别器则试图将它们与真实数据区分开来。

通过两者之间的对抗训练，GAN能够生成逼真的新数据，如图像、音频等。

七、自编码器自编码器是一种无监督学习的算法。

它试图将输入数据编码成低维表示，并通过解码器进行重构。

自编码器能够学习到输入数据的关键特征，具有数据降维和去噪能力。

八、深度信念网络（DBN）深度信念网络是一种多层的生成模型。

它由多个受限玻尔兹曼机组成，能够学习到数据分布的概率模型。

基于深度信念网络的语音识别技术研究随着科技的不断发展，人们对于语音识别技术的需求也越来越高。

传统的语音识别技术存在一些问题，如语音背景噪声较大时容易出现错误，同时语音的变化也会导致误识别率的提高。

近年来，基于深度学习的信念网络技术得到了广泛的关注和研究，被应用于语音识别领域，其在语音信号预处理、分类、特征提取等方面都取得了显著的效果提升。

一、深度信念网络的基本原理深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）是一种基于概率模型的深度学习模型，最初由Hinton等人提出。

它的关键在于利用训练数据对模型进行预训练，使得模型能够从数据中学习到有意义的特征，并且在后续分类任务中表现良好。

DBN由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成。

RBM是一种结构简单的无向图模型，每个节点表示一个二值变量，这些变量之间存在连接，并且这些连接有权。

RBM有两层节点：可见层（Visible Layer）和隐藏层（Hidden Layer）。

在训练时，利用对比散度算法（Contrastive Divergence，CD）对模型进行更新，从而找到最优权重矩阵。

二、基于深度信念网络的语音识别技术特点1.提高识别准确率基于深度信念网络的语音识别技术采用了自适应特征提取方法，通过利用大量数据对模型进行训练，使得模型具有更强的抗噪声能力和鲁棒性。

同时，深度信念网络在训练过程中采用逐层贪心算法（Greedy Layer-Wise Training）进行预训练，使得模型能够在分类任务中更好地表现。

2.语音识别速度更快基于深度信念网络的语音识别技术采用了多层识别模型，将输入的语音信号转化为高层次的语音表征，从而加快了分类速度。

同时，深度信念网络中每一层都可以进行特征压缩，使得模型的参数量大大减小，从而提高了识别速度。

3.识别范围更广深度信念网络在语音识别技术中还可用于语音合成、鉴别性语音训练、基于深度学习的说话人识别等多个领域，具有广泛的应用前景。

深度信念网络（DBN）是一种基于深度学习的神经网络模型，它的核心思想是通过多层次的特征提取和抽象来学习数据的表示。

而堆叠自动编码器（SAE）则是DBN中常用的一种结构，它通过逐层的训练来逐步学习数据的抽象表示。

本文将对堆叠自动编码器的深度信念网络进行解析，从原理到应用进行全面探讨。

首先，我们来了解一下自动编码器（AE）的基本原理。

自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它的目标是学习输入数据的有效表示。

自动编码器的结构包括编码器和解码器两部分，编码器将输入数据映射到隐藏层的表示，而解码器则将隐藏层的表示映射回原始数据空间。

通过最小化重构误差，自动编码器能够学习到数据的潜在结构，从而实现对数据的降维和特征提取。

而堆叠自动编码器则是通过将多个自动编码器堆叠在一起构成深度网络，从而实现对数据更加复杂的表示学习。

在堆叠自动编码器中，每个自动编码器的隐藏层都作为下一个自动编码器的输入层，通过逐层地训练，模型能够学习到数据的层次化特征表示。

这种逐层的训练方式可以有效地缓解深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题，同时也能够提高模型对数据的表征能力。

在实际应用中，堆叠自动编码器的深度信念网络被广泛应用于各种领域。

在图像识别领域，深度信念网络能够通过学习到的层次化特征表示来实现对图像的分类和识别。

在自然语言处理领域，深度信念网络能够学习到词向量的表示，从而提高文本分类和情感分析的性能。

此外，深度信念网络还被应用于推荐系统、信号处理、生物信息学等多个领域，取得了良好的效果。

然而，深度信念网络也面临一些挑战和限制。

首先，深度信念网络的训练过程相对复杂，需要大量的数据和计算资源。

其次，深度信念网络的模型解释性相对较弱，难以解释模型学习到的特征表示。

此外，深度信念网络在处理非结构化数据和小样本数据上的效果有限，需要更多的改进和优化。

针对深度信念网络的挑战和限制，研究者们也在不断探索和改进。

例如，通过引入正则化、Dropout、批归一化等方法来提高模型的稳定性和泛化能力；通过引入注意力机制、迁移学习等方法来提高模型的解释性和泛化能力；通过引入生成对抗网络、变分自编码器等方法来提高模型对非结构化数据和小样本数据的处理能力。