深度学习学习笔记_深度学习笔记

深度学习的学习笔记，记录一下~

Chapter1 机器学习基础

机器学习（包括：模型+学习准则+优化方法）
（1）传统的机器学习：原始数据，数据预处理，特征提取，特征转换，预测（浅层学习）
（2）深度学习：是一个复杂的机器学习算法，具有自动提取抽象特征的能力。

1.模型：

机器学习：线性模型、非线性模型
深度学习：可以看作一个复杂的非线性模型。广义的非线性模型可以写作多个非线性基函数的线性组合

2.学习准则：

模型的好坏可以通过期望风险来衡量。
损失函数：0-1损失函数（不连续且导数为0，难以优化）、平方损失函数（用在预测标签y为实数值的任务中，一般不适用于分类问题）、交叉熵损失函数（一般用于分类问题）

经验风险最小化准则：
经验风险：在训练集D上的平均损失

3.优化算法：

算法通常基于梯度下降。
梯度下降法：利用学习率α来定义每次参数更新的幅度。（学习率是十分重要的超参数）

*深度学习擅长的领域：

 图像处理：图像分类、目标检测、图像分割
 语音识别
 自然语言处理：机器翻译、文本分类、自动问答
 视频处理
 棋牌竞技

Chapter2 全连接神经网络

神经网络模型：M-P模型，感知机模型、全连接神经网络

1.M-P模型，

2.感知机模型：

建立一个线性超平面来解决线性可分问题。线性组合的结果大于0时，输出为+1，否则输出为-1。

使用的是随机梯度下降算法，即对每个样本进行误差计算并更新权重。具体来说，如果感知机对一个样本的输出结果与实际结果不一致（错分样本时），那么就调整权重（是一种错误驱动的在线学习算法）

3.全连接神经网络（多层感知机）

激活函数：
RELU、sigmod，tanh

通常
output:
f(x)=x； f(x)=sigmod(x)； f(x)=softmax(x)

hidden:
f(x)=tanh(x)； f(x)=relu(x)

*神经网络的训练流程

初始化参数，切分batch数据，前向传播（得到预测值），建立损失函数，反向传播（更新参数）

*批量梯度下降算法：

小批量梯度下降：切为若干份
随机批量梯度下降：每个批量只有一个样本

Chapter3 卷积神经网络

卷积是计算某种局部的相似性：
两个关键参数：卷积核大小；卷积核数量（决定输出特征图的深度）

池化是将某种最突出的相似性选择出来

卷积神经网络的基本结构：
输入层
卷积层：获得更多图像的抽象特征
池化层：减少网络中参数
全连接层
输出层

1.经典卷积网络

LeNet-5、AlexNet、VGGNet、Inception/GoogLeNet、ResNet、DenseNet

（1）LeNet-5

（2）AlexNet

（3）VGGNet：2个$3\ast 3$卷积核代替5*5卷积核，3个$3\ast 3$卷积核代替$7\ast 7$卷积核，在保证具有相同感受野的条件下，提升了网络的深度。

（4）Inception/GoogLeNet

使用1*1卷积核，降低参数个数

（5）ResNet

残差神经网络

（6）DenseNet

*小卷积核优势：

1. 降低参数个数。
2. 提高感受野，捕捉更多的特征信息。
3. 增加非线性：小卷积核堆叠使用，可以使模型非线性表达能力更好。
4. 更好地处理边缘信息，更好地捕捉图像的细节。
5. 更好地处理不变性，使得模型可以更好地适应旋转、平移、缩放等变换。

Chapter4 网络优化与正则化

网络优化：使神经网络的经验风险最小化，包括模型选择及参数学习。

1.神经网络的改善方法(优化算法改进)：

(1)更好的参数初始化方法，数据预处理方法；
参数初始值关系到网络的优化和泛化能力：
参数初始化方法：固定值初始化，随机初始化，预训练初始化

(2)修改网络结构来得到更好的优化地形（高维空间中损失函数的曲面形状，好的优化地形通常比较平滑）；使用relu激活函数、残差连接，逐层归一化等；

(3)动态学习率调整，梯度估计修正；
 批量梯度下降
 随机梯度下降
 小批量梯度下降
关键因素：小批量样本数量，梯度，学习率

优化算法总结：
学习率调整：学习率衰减，学习率预热，周期性学习率调整，自适应学习率
梯度估计修正：动量法（用之前积累动量代替真正的梯度），Nesterov加速梯度；梯度截断
综合方法：Adam算法

(4)使用更好的超参数优化方法。
超参数：
 网络结构：神经元之间的连接关系，层数，每层的神经元数量，激活函数的类型
 优化参数，优化方法、学习率、小批量的样本数量
 正则化系数

2.正则化：

通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法:
(1)L1正则化；
(2)L2正则化；
(3)权重衰减；
(4)提前停止
(5)Dropout；
(6)数据增强：对训练数据进行旋转、缩放、平移、随机裁剪等，扩充训练数据的数量和多样性
(7)标签平滑；

Chapter5：循环神经网络

Word2vec包含2个模型（本质：条件概率估计问题）:（跳字模型和连续词袋模型）
CBOW模型则将周围单词作为输入，预测中心单词的概率。基于上下文生成中心词。
Skip-Gram模型将单词作为输入，预测周围单词的概率。给定中心词生成它周围的单词。

输入层：上下文单词的one-hot编码词向量

其他词嵌入方法：
自然语言处理中的典型任务：
分类：文本分类，情感分类，文本匹配，
序列标注：中文分词，词性标注，信息抽取
生成：机器生成，文本摘要，风格偏移，自动问答

1.循环神经网络RNN：（具有短期记忆）

难以建模长期间隔的状态之间的依赖关系（会出现梯度爆炸或者梯度消失问题）
同步的序列到序列模式：如词性标注任务
异步的序列到序列模式：如机器翻译

2.实现长期记忆性：基于门控的循环神经网络

长短期记忆网络LSTM：有效解决简单循环神经网络的梯度爆炸问题
遗忘门：（长期状态变量继承的更新）
输入门：（长期状态变量吸收的更新）
输出门：（长期状态变量输出的更新）

Chapter6 生成对抗网络GAN

生成模型，一般具有两个功能：概率密度估计，生成样本
概率密度估计：直接建模p（x）比较困难，通过引入隐变量z来简化模型，转化为p(z,θ)和p(x|z,θ)，估计的重点是估计条件分布p(x|z,θ)
生成样本：给定p（x，θ）的分布，生成一些服从这个分布的样本（称为采样）。得到p(z,θ)和p(x|z,θ)后就可以生成数据x：步骤：

1.生成对抗网络：

通过对抗训练的方式使得生成网络产生的样本服从真实数据分布。
 判别网络：判断样本x是来自真实数据还是生成网络；（实际上是一个二分类的分类器）
输出是x属于真实分布的概率。目标函数为最小化交叉熵。

 生成网络：尽量生成判别网络无法区分来源的样本；目标函数是

两个网络的目标函数可以化为Minimax Game

深度卷积生成对抗网络DCGAN：略

2.VAE：变分自编码器

假设隐变量z的先验分布为标准高斯分布。用神经网络来估计概率分布p(x|z,θ)，称为生成网络。生成网络的输入为z，输出为概率分布p(x|z,θ)

变分自编码器（VAE）由编码器和解码器两部分构成；
编码器用于估计变分分布q（z|x,φ），解码器用于估计条件分布p(x|z, θ)
编码器（推断网络）的目标是使得q（z|x,φ）尽可能接近真实的后验p(z|x, θ) （相当于E步）

解码器（生成网络）的目标是找到一组参数θ*来最大化L（q,x；θ, φ） （相当于M步）

变分自编码器可以通过随机梯度下降法来学习参数。

损失函数：
重构损失，KL散度。
Loss=重构损失+KL散度

Other：

（以下是chatgpt告诉我的，做个参考吧）

1. 自编码器的基本概念和原理：
   自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习模型，其目标是将输入数据进行编码和解码，使得输出尽可能接近于输入。自编码器包括编码器和解码器两部分，编码器将输入数据映射到潜在空间中，解码器将潜在空间中的数据映射回原始数据空间。自编码器可以用于数据降维、数据压缩、特征提取等任务。

2. 变分推断的基本思想和实现方法：
   变分推断（Variational Inference）是一种基于概率推断的方法，用于近似求解复杂概率分布的后验分布。变分推断基于最大化证据下界（Evidence Lower Bound，ELBO）来近似后验分布，通常使用编码器和解码器来实现。

3. 重参数化技巧及其在VAE中的应用：
   重参数化技巧是一种常用的方法，用于在反向传播过程中使得梯度可以通过网络进行传递。在VAE中，重参数化技巧可以用来从潜在空间中的隐变量中采样，从而使得梯度可以传递到编码器的参数和解码器的参数中。

4. VAE与传统自编码器的区别：
   VAE相对于传统自编码器的最大区别是VAE在编码过程中引入了潜在变量，这个潜在变量是从一个先验分布中采样得到的，这种方法可以使得模型在学习编码的同时学习到数据的潜在结构。而传统自编码器只是通过数据的编码和解码来完成任务

5. VAE的损失函数，包括重构误差和KL散度：
   VAE的损失函数由两部分组成：重构误差和KL散度。重构误差用于衡量解码器输出与原始数据的差异，KL散度用于度量后验分布与先验分布之间的差异。

6. VAE的训练过程及其注意事项：
   VAE的训练过程包括对损失函数的优化过程，通常使用反向传播算法进行参数更新。在训练过程中需要注意的事项包括选择合适的先验分布、调整损失函数中两部分的权重、选择合适的学习率等。

7. VAE的评价指标，包括样本质量和模型复杂度