深度学习

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深度学习(1)

深度学习(Deep Learning)综述及算法简介

前言:本文翻译自deeplearning网站,主要综述了一些论文、算法已经工具箱。

引言:神经网络(N eural N etwork)与支持向量机(S upport V ector M achines, SVM)是统计学习的代表方法。可以认为神经网络与支持向量机都源自于感知机(Perceptron)。感知机是1958年由Rosenblatt发明的线性分类模型。感知机对线性分类有效,但现实中的分类问题通常是非线性的。

神经网络与支持向量机(包含核方法)都是非线性分类模型。1986年,Rummelhart 与McClelland发明了神经网络的学习算法B ack P ropagation。后来,Vapnik

等人于1992年提出了支持向量机。神经网络是多层(通常是三层)的非线性模型,支持向量机利用核技巧把非线性问题转换成线性问题。

神经网络与支持向量机一直处于“竞争”关系。

Scholkopf是Vapnik的大弟子,支持向量机与核方法研究的领军人物。据Scholkopf说,Vapnik当初发明支持向量机就是想"干掉"神经网络(He wanted to kill Neural Network)。支持向量机确实很有效,一段时间支持向量机一派占了上风。

近年来,神经网络一派的大师Hinton又提出了神经网络的Deep Learning算法(2006年),使神经网络的能力大大提高,可与支持向量机一比。

Deep Learning假设神经网络是多层的,首先用Boltzman Machine(非监督学习)学习网络的结构,然后再通过Back Propagation(监督学习)学习网络的权值。

关于Deep Learning的命名,Hinton曾开玩笑地说: I want to call SVM shallow learning. (注:shallow 有肤浅的意思)。其实Deep Learning本身的意思是深层学习,因为它假设神经网络有多层。

总之,Deep Learning是值得关注的统计学习新算法。

深度学习(Deep Learning)是ML研究中的一个新的领域,它被引入到ML中使ML更接近于其原始的目标:AI。查看a brief introduction to Machine Learning for AI和an introduction to Deep Learning algorithms.

深度学习是关于学习多个表示和抽象层次,这些层次帮助解释数据,例如图像,声音和文本。

对于更多的关于深度学习算法的知识,可以参看:

The monograph or review paper Learning Deep Architectures for AI(Foundations & Trends in Machine Learning, 2009).

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