机器学习——深度学习 Deep Learning_深度学习(deep learning)作为机器学习

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，

1. 有监督学习和无监督学习

给定一组数据(input，target)为Z=(X，Y)。

有监督学习：最常见的是regression & classification。

regression：Y是实数vector。回归问题，就是拟合(X，Y)的一条曲线，使得下式cost function L最小。

classification：Y是一个finite number，可以看做类标号。分类问题需要首先给定有label的数据训练分类器，故属于有监督学习过程。分类问题中，cost function L(X,Y)是X属于类Y的概率的负对数。

，其中f_i(X)=P(Y=i | X);

无监督学习：无监督学习的目的是学习一个function f，使它可以描述给定数据的位置分布P(Z)。 包括两种：density estimation & clustering.

density estimation就是密度估计，估计该数据在任意位置的分布密度

clustering就是聚类，将Z聚集几类（如K-Means），或者给出一个样本属于每一类的概率。由于不需要事先根据训练数据去train聚类器，故属于无监督学习。

PCA和很多deep learning算法都属于无监督学习。

2. 深度学习Deep Learning介绍

   Depth 概念：depth: the length of the longest path from an input to an output.

   Deep Architecture 的三个特点：深度不足会出现问题；人脑具有一个深度结构（每深入一层进行一次abstraction，由lower-layer的features描述而成的feature构成，就是上篇中提到的feature hierarchy问题，而且该hierarchy是一个稀疏矩阵