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Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(六(3)

       在最高两层,权值被连接到一起,这样更低层的输出将会提供一个参考的线索或者关联给顶层,这样顶层就会将其联系到它的记忆内容。而我们最关心的,最后想得到的就是判别性能,例如分类任务里面。

       在预训练后,DBN可以通过利用带标签数据用BP算法去对判别性能做调整。在这里,一个标签集将被附加到顶层(推广联想记忆),通过一个自下向上的,学习到的识别权值获得一个网络的分类面。这个性能会比单纯的BP算法训练的网络好。这可以很直观的解释,DBNs的BP算法只需要对权值参数空间进行一个局部的搜索,这相比前向神经网络来说,训练是要快的,而且收敛的时间也少。

       DBNs的灵活性使得它的拓展比较容易。一个拓展就是卷积DBNs(Convolutional Deep Belief Networks(CDBNs))。DBNs并没有考虑到图像的2维结构信息,因为输入是简单的从一个图像矩阵一维向量化的。而CDBNs就是考虑到了这个问题,它利用邻域像素的空域关系,通过一个称为卷积RBMs的模型区达到生成模型的变换不变性,而且可以容易得变换到高维图像。DBNs并没有明确地处理对观察变量的时间联系的学习上,虽然目前已经有这方面的研究,例如堆叠时间RBMs,以此为推广,有序列学习的dubbed temporal convolutionmachines,这种序列学习的应用,给语音信号处理问题带来了一个让人激动的未来研究方向。

       目前,和DBNs有关的研究包括堆叠自动编码器,它是通过用堆叠自动编码器来替换传统DBNs里面的RBMs。这就使得可以通过同样的规则来训练产生深度多层神经网络架构,但它缺少层的参数化的严格要求。与DBNs不同,自动编码器使用判别模型,这样这个结构就很难采样输入采样空间,这就使得网络更难捕捉它的内部表达。但是,降噪自动编码器却能很好的避免这个问题,并且比传统的DBNs更优。它通过在训练过程添加随机的污染并堆叠产生场泛化性能。训练单一的降噪自动编码器的过程和RBMs训练生成模型的过程一样。

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