MIT的《深度学习》精读(20)
Deep learning solves this central problem in representation learning by introducing representations that are expressed in terms of other, simpler representations. Deep learning allows the computer to build complex concepts out of simpler concepts. Figure 1.2 shows how a deep learning system can represent the concept of an image of a person by combining simpler concepts, such as corners and contours, which are in turn defined in terms of edges.
要解决这些问题的核心思想,就是采用特征值学习算法和深度学习结合的方式,因为这些特征值可以被其它更加简单的特征值来组合表示出来。深度学习的方式让计算机可以通过简单的概念来理解复杂的概念。图1.2所示就解释了深度学习系统怎么样通过简单的概念来表示复杂的概念的例子,比如角和轮廓就通过一些边来表示出来。
图1.2 Illustration of a deep learning model. It is difficult for a computer to understand the meaning of raw sensory input data, such as this image represented as a collection of pixel values. The function mapping from a set of pixels to an object identity is very complicated. Learning or evaluating this mapping seems insurmountable if tackled directly. Deep learning resolves this difficulty by breaking the desired complicated mapping into a series of nested simple mappings, each described by a different layer of the model. The input is presented at the visible layer, so named because it contains the variables that we are able to observe. Then a series of hidden layers extracts increasingly abstract features from the image. These layers are called “hidden” because their values are not given in the data; instead the model must determine which concepts are useful for explaining the relationships in the observed data. The images here are visualizations of the kind of feature represented by each hidden unit. Given the pixels, the first layer can easily identify edges, by comparing the brightness of neighboring pixels. Given the first hidden
layer’s description of the edges, the second hidden layer can easily search for corners and extended contours, which are recognizable as collections of edges. Given the second hidden layer’s description of the image in terms of corners and contours, the third hidden layer can detect entire parts of specific objects, by finding specific collections of contours and corners. Finally, this description of the image in terms of the object parts it contains can be used to recognize the objects present in the image. Images reproduced with permission from Zeiler and Fergus (2014).
图1.2:深度学习的模型说明。计算机对于原始感官输入的数据的意义理解是非常困难的,比如由像素组成的图片。直接从图片的像素来识别出来物体是非常复杂的映射关系,如果直接从像素上学习或者估算,基本上无从下手。但是深度学习把一次的映射关系分解成多次的映射关系,相当于把复杂的问题分成多个小问题来解决了,每一个小问题采用模型里的一层来表示。输入层表示为可视层,就如其命名一样,因为第一层是可以直接观察数据的表示层。接着紧跟着一系列的隐藏层,表示从图片里抽象出来的特征值。这些层之所以叫做隐藏层,是因为它们的特征值是不能直接从数据里观察到,相反,模型必须确定哪些概念是解释
观测数据中有用的关系。在这里,每个隐藏层都表示图片一些可视化的特征。通过可视层输入像素值,第一层很容易使用像素明暗比较来识别边缘,第一隐藏层从可视层输入边缘特征,就可以表示边缘的特征集合。第二隐藏层很容易从第一隐藏层输入的边缘集合里搜索到边角和轮廓。第三隐藏层通过第二隐藏层输入的边角和轮廓,就很容易检测到物体的全部特征。最后物体的全部特征就可以用来识别这个图片表达的内容。允许转载的图像来自Zeiler and Fergus (2014) 。
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