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《深度强化学习理论及其应用综述》篇一摘要：深度强化学习作为人工智能领域的一个新兴方向，以其强大的学习能力，为机器决策、控制等提供了新的解决方案。
本文将系统地综述深度强化学习的基本理论、研究进展以及其在不同领域的应用情况，并对其未来发展方向进行展望。
一、引言深度强化学习是人工智能领域的一种重要技术，其结合了深度学习和强化学习的优势，旨在通过模拟人与环境的交互过程，使机器能够自主地学习和决策。
本文旨在全面回顾深度强化学习的理论基础，并对其在不同领域的应用进行详细介绍。
二、深度强化学习理论概述1. 深度学习理论基础深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑神经元的结构与功能，实现对复杂数据的表示与处理。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 强化学习理论基础强化学习是一种通过试错来学习的过程，通过评估动作与奖励的关系来寻找最优的决策策略。
在面对复杂的决策问题时，强化学习表现出强大的优势。
3. 深度强化学习理论框架深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点，通过神经网络来逼近状态-动作值函数或策略函数，实现从原始感知数据到策略的直接映射。
这种方法可以有效地解决复杂环境下的决策问题。
三、深度强化学习的研究进展随着计算能力的不断提升以及大数据资源的丰富，深度强化学习在理论研究与应用研究方面取得了显著进展。
特别是对于复杂的游戏决策、无人驾驶车辆控制等场景，深度强化学习已经取得了重要的突破。
此外，还有研究者通过引入元学习等新思路，使得深度强化学习在面对新任务时能够快速适应。
四、深度强化学习的应用领域1. 游戏与娱乐领域深度强化学习在游戏领域的应用已经非常广泛。
例如，AlphaGo等程序在围棋等游戏中展现了强大的决策能力。
此外，在电子游戏、虚拟现实等领域也有着广泛的应用前景。
2. 机器人控制领域在无人驾驶车辆、工业机器人等领域，深度强化学习可以实现更加智能的决策与控制。
基于深度学习的图像数据增强研究综述摘要：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破。
图像数据增强作为一种提高神经网络性能的有效方法，在图像分类、目标检测等任务中被广泛应用。
本文综述了基于深度学习的图像数据增强技术的研究现状和发展趋势，包括数据扩增方法、生成对抗网络、自监督学习等。
通过对这些方法的分析和比较，整理出图像数据增强在深度学习中的应用场景和优势。
最后，对未来进行了展望，并提出了一些可能的研究方向。
1. 引言深度学习技术的发展为图像数据增强提供了新的空间。
在深度神经网络训练过程中，数据增强不仅能提高模型的鲁棒性，还可以有效缓解因样本不平衡和过拟合而引发的问题。
因此，基于深度学习的图像数据增强引起了广泛的研究兴趣。
2. 数据扩增方法数据扩增是图像数据增强的基础。
在深度学习中，数据扩增方法主要包括平移、旋转、缩放、镜像等。
这些方法能够生成一系列变换后的图像，从而增加训练集的多样性。
此外，还有一些特定领域的数据扩增方法，如遮挡、光照变化等，能够模拟真实世界中的更多情况。
3. 生成对抗网络生成对抗网络（GANs）是近年来深度学习中的一个热门研究方向。
它由一个生成器和一个判别器组成，通过博弈过程使生成器生成更逼真的样本。
在图像数据增强中，GANs可以用来生成与原始图像相似但不同的图像，从而扩展训练集。
此外，GANs还可以用于图像修复、图像超分辨率等任务。
4. 自监督学习自监督学习是一种无监督学习的方式，它通过设计自身监督任务来学习图像的特征表示。
在图像数据增强中，自监督学习可以用来生成图像的旋转、遮挡等数据扩增。
通过自身监督任务的引导，神经网络能够学习到更鲁棒的特征表示，提高模型的泛化能力。
5. 应用场景与优势基于深度学习的图像数据增强在多个领域中被广泛应用。
在图像分类任务中，数据增强能够提高模型的分类准确率。
在目标检测任务中，数据增强能够增加目标的尺度和视角变化，提高模型的检测性能。
此外，数据增强还可以应用于图像生成、图像分割等任务。
《深度强化学习理论及其应用综述》篇一一、引言深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域近年来备受关注的研究方向，其结合了深度学习和强化学习的优势，实现了从感知到决策的完整智能体。
本文旨在全面综述深度强化学习的理论基础及其在各个领域的应用，以期为相关研究提供参考。
二、深度强化学习理论概述1. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现了对复杂数据的处理和识别。
深度学习的核心在于神经网络，通过多层神经元的连接和训练，实现对输入数据的特征提取和表示。
2. 强化学习强化学习是一种通过试错学习的方式进行决策的方法。
智能体通过与环境进行交互，获得奖励或惩罚信号，从而调整自身的行为策略以最大化累计奖励。
强化学习的关键在于奖励机制的设定和策略的优化。
3. 深度强化学习深度强化学习是将深度学习和强化学习相结合的方法。
其通过深度神经网络对环境状态进行感知和表示，然后利用强化学习的决策机制进行行动选择。
DRL将感知和决策过程融合在一起，实现了从感知到行动的端到端学习。
三、深度强化学习的算法及应用1. 算法概述深度强化学习的算法主要包括值迭代、策略迭代、策略梯度方法等。
这些算法通过不断试错和优化，使得智能体能够在复杂环境中学习到有效的决策策略。
2. 应用领域深度强化学习在各个领域都有广泛的应用，包括游戏、机器人控制、自动驾驶、医疗诊断等。
在游戏领域，DRL已经实现了对各类游戏的完美驾驭；在机器人控制领域，DRL可以帮助机器人学习到复杂的运动技能；在自动驾驶领域，DRL可以通过学习交通规则和驾驶技巧，实现车辆的自主驾驶；在医疗诊断领域，DRL可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
四、深度强化学习的挑战与展望1. 挑战尽管深度强化学习取得了显著的成果，但仍面临诸多挑战。
首先，智能体的学习和决策过程需要大量的试错和计算资源；其次，对于复杂环境的建模和表示仍需进一步研究；最后，如何将DRL与其他技术进行融合，以实现更高效的学习和决策过程也是一个重要的问题。
深度学习的轻量化神经网络结构研究综述一、概览随着大数据时代的到来和计算能力的提升，深度学习在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
深度学习模型通常需要庞大的计算资源和庞大的数据集来进行训练，这限制了它们的应用范围，并且需要高能耗。
设计轻量级神经网络结构的架构及优化算法具有重要意义，可以帮助降低计算和存储需求，同时保持较高的性能。
本文将对近年来轻量化神经网络结构的研究进行全面的综述，重点关注深度可分离卷积、神经架构搜索、模块化思想等一系列重要的轻量化技术。
通过对这些技术的分析和对比，以期为实际应用提供有益的指导。
1. 深度学习的发展趋势和挑战随着信息技术的迅速发展，人类社会对数据和计算能力的依赖与日俱增，这使得深度学习成为解决各种复杂问题的关键工具。
随着网络规模的扩大和计算需求的提高，深度学习模型面临着训练难度和资源消耗的巨大挑战。
学术界和工业界的研究者们纷纷致力于探索深度学习的轻量化方法，以降低模型的计算复杂度、内存占用和功耗，从而提高模型的实时性能和可扩展性。
这些努力包括简化网络结构、使用更高效的光学和硬件加速器、引入条件计算和技术等。
这些轻量化策略在一定程度上缓解了深度学习面临的困境，并为未来的广泛应用铺平了道路。
轻量化仍然面临一系列问题和挑战。
在理论研究方面，如何有效地减少模型的计算和存储需求依然是一个亟待解决的问题。
尽管有一些优化技术被提出，但在实际应用中仍需进一步验证和改进。
在设计轻量级系统时，如何在保持性能的同时降低成本、提高能效比也是一个重要挑战。
针对特定任务和场景的高效轻量化模型仍然不足，这在一定程度上限制了深度学习技术在某些领域的应用效果和普及程度。
深度学习的轻量化发展正处于一个充满机遇和挑战的关键时期。
需要学术界和工业界的共同努力，不断探索创新的方法和手段，以克服现有困难，推动深度学习技术的持续发展和广泛应用。
2. 轻量化神经网络结构的意义与价值随着互联网和人工智能技术的快速发展，深度学习在众多领域的应用越来越广泛。
0引言加密流量主要是指在通信过程中所传送的被加密过的实际明文内容。
在安全和隐私保护需求的驱动下，网络通信加密化已经成为不可阻挡的趋势。
加密网络流量呈现爆炸增长，安全超文本传输协议（Hyper Text Transfer Protocol over Secure，HTTPS）几乎已经基本普及。
但是，加密流量也给互联网安全带来了巨大威胁，尤其是加密技术被用于网络违法犯罪，如网络攻击、传播违法违规信息等。
因此，对加密流量进行识别与检测是网络恶意行为检测中的关键技术，对维护网络空间安全具有重要意义。
随着流量加密与混淆的手段不断升级，加密流量分类与识别的技术逐步演进，主要分为基于端口、基于有效载荷和基于流的方法。
基于端口的分类方法通过假设大多数应用程序使用默认的传输控制协议（Transmission Control Protocol，TCP）或用户数据报协议（User Datagram Protocol，UDP）端口号来推断服务或应用程序的类型。
然而，端口伪装、端口随机和隧道技术等方法使该方法很快失效。
基于有效载荷的方法，即深度包解析（Deep Packet Inspection，DPI）技术，需要匹配数据包内容，无法处理加密流量。
基于流的方法通常依赖于统计特征或时间序列特征，并采用机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等算法进行建模与识别。
此外，高斯混合模型等统计模型也被用于识别和分类加密流量。
虽然机器学习方法可以解决许多基于端口和有效载荷的方法无法解决的问题，但仍然存在一些局限：（1）无法自动提取和选择特征，需要依赖领域专家的经验，导致将机器学习应用于加密流量分类时存在很大的不确定性；（2）特征容易失效，需要不断更新。
与大多数传统机器学习算法不同，在没有人工干预的情况下，深度学习可以提取更本质、更有效的检测特征。
因此，国内外最近的研究工作开始探索深度学习在加密流量检测领域中的应用。
基于已有研究工作，本文提出了基于深度学习的加密流量分类的通用框架，主要包括数据预处理、特征构造、模型与算法选择。
《深度强化学习综述》篇一一、引言深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域中的一项重要技术，它结合了深度学习和强化学习的优势，使得机器能够通过学习来自主地做出决策，并从经验中不断优化自身行为。
近年来，深度强化学习在众多领域取得了显著的成果，如游戏、机器人控制、自动驾驶等。
本文旨在综述深度强化学习的基本原理、研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
二、深度强化学习基本原理深度强化学习是一种通过深度神经网络和强化学习算法结合的方式，让机器能够自主学习和决策的技术。
其基本原理包括两个部分：深度学习和强化学习。
1. 深度学习：深度学习是一种通过神经网络模型对大量数据进行学习和预测的技术。
在深度强化学习中，深度学习模型通常用于提取和表示环境中的信息，以便于后续的决策过程。
2. 强化学习：强化学习是一种通过试错的方式来学习最优策略的技术。
在深度强化学习中，强化学习算法根据当前状态和动作的反馈来调整策略，以最大化累积奖励。
三、研究现状自深度强化学习技术问世以来，其在各个领域的应用和研究成果不断涌现。
目前，深度强化学习的研究主要集中在以下几个方面：1. 算法优化：针对不同的任务和应用场景，研究者们不断提出新的算法和模型来提高深度强化学习的性能和效率。
如基于策略梯度的算法、基于值函数的算法等。
2. 模型改进：为了更好地提取和表示环境中的信息，研究者们不断改进深度神经网络的模型结构，如卷积神经网络、循环神经网络等。
3. 硬件加速：随着硬件技术的不断发展，研究者们开始利用GPU、TPU等硬件设备来加速深度强化学习的训练过程，以提高训练速度和性能。
四、应用领域深度强化学习在各个领域都取得了显著的成果，如游戏、机器人控制、自动驾驶等。
1. 游戏领域：深度强化学习在游戏领域的应用非常广泛，如围棋、象棋等棋类游戏以及电子游戏等。
在这些游戏中，深度强化学习算法可以自主地学习和优化策略，以达到最佳的游戏表现。
基于深度学习的医学影像报告自动生成研究综述摘要：随着医学影像数据的迅速增加，如何高效地生成准确的医学影像报告成为了重要的研究课题。
近年来，深度学习技术在医学影像领域取得了显著的进展，并展示了在医学影像报告自动生成方面巨大的潜力。
本文对基于深度学习的医学影像报告自动生成的相关研究进行了综述，总结了目前的研究现状、方法和挑战，并展望了未来的发展方向。
1. 引言医学影像数据的快速增长和医学影像报告的繁琐生成过程给临床医生带来了巨大的压力。
传统的手动报告方法不仅耗时耗力，而且容易出现差错。
深度学习技术通过对大规模医学影像数据的学习和分析，可以自动从影像中提取有关病情和诊断的信息，并生成准确的医学影像报告，极大地提高了报告的效率和准确度。
2. 深度学习在医学影像报告自动生成中的应用基于深度学习的医学影像报告自动生成研究主要包括以下几个方面：图像特征提取、文本生成和模型评估。
2.1 图像特征提取图像特征提取是医学影像报告自动生成中的关键步骤，通过深度学习网络可以从医学影像数据中自动地学习抽取病灶、器官和解剖结构等特征。
深度卷积神经网络（CNN）是目前应用最广泛的方法，通过多层卷积和池化操作提取出高层次的图像特征。
2.2 文本生成文本生成是医学影像报告自动生成的核心内容，深度学习可以利用生成对抗网络（GAN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型生成准确、连贯的医学影像报告。
这些模型可以通过学习医学影像的空间和语义特征来自动生成相关的医学术语和描述。
2.3 模型评估为了确保生成的医学影像报告的质量和准确性，深度学习模型的评估和监督是非常重要的。
常用的评估指标包括BLEU、ROUGE和METEOR等，通过对生成的报告与人工生成的报告进行比较，评估深度学习模型的性能和效果。
3. 研究现状目前，基于深度学习的医学影像报告自动生成已经取得了一些令人瞩目的成果。
研究人员在不同的医学影像领域，如CT、MRI和X射线等，应用了不同的深度学习模型，取得了不错的效果。
基于深度学习的低光照图像增强研究综述摘要：随着深度学习技术的快速发展，其在低光照图像增强领域取得了显著的成果。
本文对基于深度学习的低光照图像增强方法进行了全面的综述。
首先介绍了低光照图像增强的研究背景和意义，然后详细讨论了深度学习在该领域的应用，包括常用的网络架构、损失函数、训练策略等方面。
接着分析了现有方法的优点和不足，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：深度学习；低光照图像增强；网络架构；损失函数一、引言在实际的图像采集过程中，由于光照不足、曝光时间有限等原因，经常会得到低光照的图像。
这些图像的质量较差，存在亮度低、对比度低、噪声大等问题，严重影响了后续的图像分析和处理。
因此，低光照图像增强技术具有重要的研究意义和应用价值。
传统的低光照图像增强方法主要包括直方图均衡化、基于 Retinex 理论的方法等。
这些方法虽然在一定程度上能够提高图像的亮度和对比度，但也存在一些局限性，如容易产生过增强、颜色失真、噪声放大等问题。
近年来，深度学习技术的出现为低光照图像增强提供了新的思路和方法。
深度学习模型具有强大的特征学习能力，能够自动地从大量的数据中学习到低光照图像和正常光照图像之间的映射关系，从而实现更有效的图像增强。
二、基于深度学习的低光照图像增强方法（一）网络架构1.卷积神经网络（CNN）N 是最早应用于低光照图像增强的深度学习模型之一。
它通过多个卷积层和池化层的组合，能够自动地提取图像的特征，并对图像进行增强。
例如，一些基于 CNN 的方法采用了简单的网络结构，如单层或多层卷积神经网络，直接对低光照图像进行处理，取得了一定的增强效果。
2.为了提高网络的性能，研究人员还提出了一些改进的CNN 架构，如残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）等。
这些网络架构能够有效地解决深度神经网络中的梯度消失问题，提高网络的训练效果和泛化能力。
2.生成对抗网络（GAN）1.GAN 由生成器和判别器组成，生成器用于生成增强后的图像，判别器用于判断生成的图像是否真实。
第２９卷第８期２０１２年８月计算机应用研究ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＶ０１．２９Ｎｏ．８Ａｕｇ，２０１２
深度学习研究综述孙志军１，薛磊１’２，许阳明１’２，王正Ｌ２（１，电子Ｘ－．程学院，合肥２３００３７；２．安徽省电子制约技术重点实验室，合肥２３００３７）
摘要：深度学习是一类新兴的多层神经网络学习算法，因其缓解了传统训练算法的局部最小性，引起机器学习领域的广泛关注。首先论述了深度学习兴起渊源，分析了算法的优越性，并介绍了主流学习算法及应用现状，最后总结了当前存在的问题及发展方向。关键词：深度学习；分布式表示；深信度网络；卷积神经网络；深凸网络中图分类号：ＴＰｌ８１文献标志码：Ａ文章编号：１００１—３６９５（２０１２）０８—２８０６—０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１．３６９５．２０１２．０８．００２
Ｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ
ＳＵＮＺｈｉ－ｊｕｎｌ，ＸＵＥＬｅｉ‘，＿，ＸＵＹａｎｇ—ｒｕｉｎ９１’－，ＷＡＮＧ
Ｚｈｅｎ９１＇２
（１．ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｌｎｓｔｉｔ以ｅ，Ｈｅｆｅｉ２３００３７，Ｃｈｉｎａ；２ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＲｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ，Ｈｅｆｅｉ２３００３７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｉｓａｎｅｗｗａｙｏｆｔｒａｉｎｉｎｇｍｕｌｔｉ—ｌａｙｅｒｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｄｅｅｐｍｏｄｅｌｓｃａｎｂｅａｌｌｅｖｉａｔｅｄ，ｉｔｈａｓｉｎｄｕｃｅｄｇｒｅａｔａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅ
ｏｒｉｇｉｎｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ，ｔｈｅｎａｎａｌｙｚｅｄｖｉｒｔｕｅｂｒｏｕｇｈｔｂｙｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｉｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅｉｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｆｉｎａｌｌｙｉｔｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｒｅｍａｉｎｉｎｇａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ；ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ；ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｄｅｅｐＣＯＮＶＥＸｎｅｔｗｏｒｋ
０引言深度学习的概念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。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示（属性类别或特征），以发现数据的分布式特征表示…。ＢＰ算法作为传统训练多层网络的典型算法。实际上对于仅含几层网络，该训练方法就已很不理想【２０。深度结构（涉及多个非线性处理单元层）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。Ｈｉｎｔｏｎ等人＂。１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。此外Ｌｅｅｕｎ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坤’，它利用空间相对关系减少参数数目以提高ＢＰ训练性能。此外深度学习还出现许多变形结构如去噪自动编码器＂１、ＤＣＮ悼。、ｓｕｍ—ｐｒｏｄｕｃｔ‘９３等。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怛１。深度学习可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¨’１０Ｊ。本文意在向读者介绍这一刚刚兴起的深度学习新技术。１深度学习神经学启示及理论依据１．１深度学习神经学启示尽管人类每时每刻都要面临着大量的感知数据，却总能以一种灵巧方式获取值得注意的重要信息。模仿入脑那样高效准确地表示信息一直是人工智能研究领域的核心挑战。神经科学研究人员利用解剖学知识发现哺乳类动物大脑表示信息的方式：通过感官信号从视网膜传递到前额大脑皮质再到运动神经的时间，推断出大脑皮质并未直接地对数据进行特征提取处理，而是使接收到的刺激信号通过一个复杂的层状网络模型，进而获取观测数据展现的规则¨“”ｊ。也就是说，人脑并不是直接根据外部世界在视网膜上投影，而是根据经聚集和分解过程处理后的信息来识别物体。因此视皮层的功能是对感知信号进行特征提取和计算，而不仅仅是简单地重现视网膜的图像¨“。人类感知系统这种明确的层次结构极大地降低了视觉系统处理的数据量，并保留了物体有用的结构信息。对于要提取具有潜在复杂结构规则的自然图像、视频、语音和音乐等结构丰富数据，深度学习能够获取其本质特征。受大脑结构分层次启发，神经网络研究人员一直致力于多层神经网络的研究。ＢＰ算法是经典的梯度下降并采用随机选定初始值的多层网络训练算法，但因输入与输出问非线性映射使网络误差函数或能量函数空间是一个含多个极小点的非线性空间，搜索方向仅是使网络误差或能量减小的方向，因而经
收稿日期：２０１２－０３－０９；修回日期：２０１２・０４－１０作者简介：孙志军（１９８５－），男，吉林磐石人，博士研究生，主要研究方向为机器学习、模式识别（ｍｂｏｔｍａｎ＠１２６．ｃｏｒｎ）；薛磊（１９６３－），男，安徽霍丘人，教授，博导，主要研究方向为通信系统、通信信号处理；许阳明（１９６４一），男，安徽舒城人，副教授，主要研究方向为无线通信、通信信号处理；王正（１９７３－），男，福建莆田人，讲师，博士研究生，主要研究方向为数据融合、智能信号处理．
万方数据第８期孙志军，等：深度学习研究综述・２８０７・常收敛到局部最小，并随网络层数增加情况更加严重。理论和实验表明ＢＰ算法不适于训练具有多隐层单元的深度结构¨“。此原因在一定程度上阻碍了深度学习的发展，并将大多数机器学习和信号处理研究从神经网络转移到相对较容易训练的浅层学习结构。传统机器学习和信号处理技术探索仅含单层非线性变换的浅层学习结构。浅层模型的一个共性是仅含单个将原始输入信号转换到特定问题空间特征的简单结构。典型的浅层学习结构包括传统隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）、条件随机场（ＣＲＦｓ）、最大熵模型（ＭａｘＥｎｔ）、支持向量机（ＳＶＭ）、核回归及仅含单隐层的多层感知器（ＭＬＰ）等。１．２浅层结构函数表示能力的局限性早期浅层结构局限性结论是关于利用逻辑门电路实现函数奇偶性问题。利用一个深度为Ｏ（１０９ｄ）的网络用０（ｄ）个计算节点去计算一个ｄ比特和的奇偶性，而对于两层网络则需要指数倍数目的计算单元。随后又有学者指出可以利用深度为Ｋ的多项式级的逻辑门电路实现的函数，对于Ｋ一１层电路需要指数倍的计算节点。文献［１０］指出深度学习结构可以很简洁地表示复杂函数，否则一个不合适的结构模型将需要数目非常大的计算单元。这里简洁包含三方面内容：ａ）需要的数据量特别是带类标记的样本；ｂ）需要的计算单元的数目；Ｃ）需要的人为先验知识。例如多项式Ⅱ？：，∑名。ａｉｊｘｊ可以高效地（相对于需训练的计算单元数目）利用Ｄ（ｍｎ）运算量表示成和积（ｓｕｍ—ｐｒｏｄｕｃｔ）结构，如果表示成积和结构，将需要Ｏ（几”）计算量。此外文献［１６］指出存在一大类函数不能用浅层电路表示。这些数学结果指出了浅层学习网络的局限性，激发了利用深度网络对复杂函数建模的动机。１．３局部表示、分布式表示和稀疏表示最近许多研究者已经研究了分布式表示的一个变体，它介于纯粹局部表示和稠密分布式表示之间——稀疏表示。它的思想是尽量要求所获取表示中只有少数维是有效的，使绝大多数维设为０或接近于０的无效维。目的是尽量找出信号的主要驱动源。基于模板匹配的模型可认为含两层计算单元，第一层构建对输入数据进行匹配的多个模板，每一匹配单元可输出一个匹配度；第二层采用特定机制融合第一层的输出匹配度。典型基于局部匹配的例子是核方法。，（ｚ）＝ｂ＋∑ａｆＫ（ｘ，ｘｆ）（１）‘这里ｂ和ｆｉｔｉ形成第二计算层。核函数Ｋ（ｘ，菇。）将输入戈匹配到训练样本％并在全局范围求和。式（１）的结果可作为分类器的区分类标签，或者回归预测器的预测值。利有局部核函数的核方法能获取泛化性能，因其利用光滑性的先验知识，即目标函数可利用光滑函数逼近。在监督学习中，由训练样本（戈。，Ｙｉ）组建预测器，当输入名与％靠近时，输出接近Ｙ；。通常这是合理假设，但文献［１０］中指出当目标函数非常复杂时，这样的模型泛化能力很差。其原因是利用局部估计学习算法表示函数时，一个局部估计子将输入空间进行切分，并需要不同自由度参数来描述目标函数在每一区域的形状。当函数较为复杂时，需要利用参数进行描述的区域数目也是巨大的。固定核函数的这种局限性已引起基于先验知识设计核函数的研究，而如果缺乏足够的先验知识是否可通过学习获取一个核函数？该问题同样引起大量研究。Ｌａｎｃｋｒｉｅｔ等人¨７１提出利用半正定规划技术学习数据的核矩阵，然后利用该核矩阵获取较好的泛化性能。然而当学习到的核函数相互关联时，能否获取更加简洁的表示？深度学习即基于这种思想并通过多次网络学习输人样本的分布式表示，被认为是较有前景的方法。分布式表示¨副是在机器学习和神经网络研究中可以处理维数灾难和局部泛化限制的一个古老的思想。如图１所示，分布式表示由一系列有可能是统计独立的显著特征组成，与局部泛化的方法对比，基于分布式表示的可区分模式的数目与分布式表示的维数（学习到的特征）是指数倍关系的。参数数目上的减少对统计机器学习是非常有意义的，因为不仅可以降低运算量，同时仅需相对较少的样本即可避免过拟合现象的发生。而聚类算法和最近邻算法等局部表示算法将输入空间切分如图１左侧所示，不同局部之间是互斥的，不能形成简洁的分布式表示。ＩＣＡ、ＰＣＡ和ＲＢＭ等算法用较少的特征将输入空间切分如图１右侧所示，并构建分布式表示，参数数目和需要的样本数要比子区域的数目少得多，这也是为什么会对未观测数据泛化的原因。ＰＣＡ和ＩＣＡ可以获取输入的主要分量信息，但对于输出信号数目小于输入信号数目时，不能很好地解决欠定问题。文献［１９］中提出了利用自联想神经网络来提取数据的非线性主分量的方法，该学习方法的目的是通过事物的部分信息或者带噪声的信息来还原事物的本来信息。自联想神经网络的隐层节点数目少于输入节点数目时，可认为在自联想过程中，这些隐层能够保留数据集中的主要信息。多层神经网络和Ｂｏｈｚｍａｎｎ机已被用于学习分布式表征。文献［２０］已证明利用ＤＢＮ学习特征空间对高斯过程回归的性能进行提高。深度学习算法可以看成核机器学习中一个优越的特征表示方法。文献［２］指出单个决策树的泛化性能随目标函数变量增加而降低。多个树的集成（森林）比单个树更加强大，也是因为增加了一个第三层，并潜在地形成分布式表示，可表达与子树数目指数倍个的分布。
