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DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列
分类: Deep Learning 机器学习 计算机视觉 神经网络2013-04-08 23:35 61099人阅读 评论(41) 收藏 举报
http://blog.csdn.net/zouxy09
作者:Zouxy
version 1.0 2013-04-08
声明:
1)该 Deep Learning 的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料
的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。
2)本文仅供学术交流,非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某
部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除。
3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢。
4)阅读本文需要机器学习、计算机视觉、神经网络等等基础(如果没有也没关系了,没
有就看看,能不能看懂,呵呵)。
5)此属于第一版本,若有错误,还需继续修正与增删。还望大家多多指点。大家都共享
一点点,一起为祖国科研的推进添砖加瓦(呵呵,好高尚的目标啊)。请联系:
目录:

一、概述
二、背景
三、人脑视觉机理
四、关于特征
4.1、特征表示的粒度
4.2、初级(浅层)特征表示
4.3、结构性特征表示
4.4、需要有多少个特征?
五、Deep Learning 的基本思想
六、浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)
七、Deep learning 与 Neural Network
八、Deep learning 训练过程
8.1、传统神经网络的训练方法
8.2、deep learning 训练过程
九、Deep Learning 的常用模型或者方法
9.1、AutoEncoder 自动编码器

9.2、Sparse Coding 稀疏编码
9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机
9.4、Deep BeliefNetworks 深信度网络
9.5、Convolutional Neural Networks 卷积神经网络
十、总结与展望
十一、参考文献和 Deep Learning 学习资源
一、概述
Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美
好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电
脑能产生“自我”的意识。是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强
大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。
图灵(图灵,大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于其著名的“图灵
机”和“图灵测试”)在 1950 年的论文里,提出图灵试验的设想,即,隔墙对话,你将不知
道与你谈话的,是人还是电脑。这无疑给计算机,尤其是人工智能,预设了一个很高的期
望值。但是半个世纪过去了,人工智能的进展,远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让
多年翘首以待的人们,心灰意冷,认为人工智能是忽悠,相关领域是“伪科学”。
但是自 2006 年以来,机器学习领域,取得了突破性的进展。图灵试验,至少不是
那么可望而不可及了。至于技术手段,不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力,而

且依赖于算法。这个算法就是,Deep Learning。借助于 Deep Learning 算法,人类终于
找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。
2012 年 6 月,《纽约时报》披露了 Google Brain 项目,吸引了公众的广泛关注。这
个项目是由著名的斯坦福大学的机器学习教授 Andrew Ng 和在大规模计算机系统方面的
世界顶尖专家 JeffDean 共同主导,用 16000 个 CPU Core 的并行计算平台训练一种称为
“深度神经网络”(DNN,Deep Neural Networks)的机器学习模型(内部共有 10 亿个节
点。这一网络自然是不能跟人类的神经网络相提并论的。要知道,人脑中可是有 150 多亿
个神经元,互相连接的节点也就是突触数更是如银河沙数。曾经有人估算过,如果将一个
人的大脑中所有神经细胞的轴突和树突依次连接起来,并拉成一根直线,可从地球连到月
亮,再从月亮返回地球),在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。
项目负责人之一 Andrew 称:“我们没有像通常做的那样自己框定边界,而是直接把
海量数据投放到算法中,让数据自己说话,系统会自动从数据中学习。”另外一名负责人

Jeff 则说:“我们在训练的时候从来不会告诉机器说:‘这是一只猫。’系统其实是自己发明
或者领悟了“猫”的概念。”
2012 年 11 月,微软在中国天津的一次活动上公开演示了一个全自动的同声传译系
统,讲演者用英文演讲,后台的计算机一气呵成自动完成语音识别、英中机器翻译和中文
语音合成,效果非常流畅。据报道,后面支撑的关键技术也是 DNN,或 者 深 度 学 习( DL,
DeepLearning)。
2013 年 1 月,在百度年会上,创始人兼 CEO 李彦宏高调宣布要成立百度研究院,
其中第一个成立的就是“深度学习研究所”(IDL,Institue of Deep Learning)。
为什么拥有大数据的互联网公司争相投入大量资源研发深度学习技术。听起来感觉
deeplearning 很牛那样。那什么是 deep learning?为什么有 deep learning?它是怎么来
的?又能干什么呢?目前存在哪些困难呢?这些问题的简答都需要慢慢来。咱们先来了解
下机器学习(人工智能的核心)的背景。
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