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    千次阅读 2020-10-08 23:45:52
    深度学习和浅层学习的区别 简单来说,浅层学习采取的是分段学习的手段,而深度学习采取的是端到端学习的手段。 比如给出一幅图像,若是采用浅层学习,我们首先需要从图像中检测出其关键的信息点,然后对这些信息点...

    深度学习和浅层学习的区别

    简单来说,浅层学习采取的是分段学习的手段,而深度学习采取的是端到端学习的手段。

    比如给出一幅图像,若是采用浅层学习,我们首先需要从图像中检测出其关键的信息点,然后对这些信息点进行表达,如著名的Sift算法,就形成了每个像素点128维的向量,我们可以对信息点的表达向量进行聚类,得到信息点所组成的视觉词典,在视觉词典的基础之上,我们用一个一个的视觉单词来表达整幅图像,由于图像具有空间近邻关系,因此,我们可以通过金字塔模型来捕获视觉单词之间所形成的空间结构,在金字塔模型的基础之上,可以形成图像的视觉直方图,图像从 表达成了视觉图像直方图的向量形式,居于此我们可以对图像进行聚类、分类。
    不同阶段(子任务)的分析手段我们可以加以改造,即在每一个阶段里我们可以用自己所定义的良好算法得到该阶段可以得到的更好的结果。

    深度学习采取的是端到端的学习方法,这里的端到端指的是输入端到输出端,从输入端输入经过卷积、池化、反向传播等操作后可得到原始数据的特征表达,基于此特征表达,我们能够对原始数据进行识别与分类,在这个过程里,我们没有 将学习的任务分成一段一段不同的子任务加以分析与处理。
    也就是说,深度学习和浅层学习采取了完全不同的处理手段,它是从输入端输入数据,然后传到中间层,通过层层抽象的方法直接得到输入数据的特征表达,进而对这种特征表达进行分析与处理,它是一种端到端的学习方法。
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    举例——英文到中文的翻译

    浅层学习:(分段学习机制)
    依次经历词性标注,语法解析树,语义分析等不同阶段,在不同步阶段里,我们可以引用更改适合该阶段处理的典型算法,如条件随机差等不同模型在不同阶段完成其特定任务,最终基于语法解析树,我们可以把英文翻译成中文。

    深度学习:(端到端学习机制)
    例如输入 You are pretty,在深度学习里,先把you, are, pretty 这三个单词映射成一个一个的向量,然后基于此向量做一个编码,编码的结果实际上刻画了整个英文句子的上下文关系,然后再设计一个解码器,从编码的结果里面逐一地翻译出you are pretty这样的中文单词。
    当然,在深度学习里面,编码器和解码器是基于已标注的海量语料库学习得到,一旦学习得到了编码器和解码器,那么我们可以想象,任何一句英文的句子,首先通过训练得到的编码器进行编码,以刻画整段句子上下文之间的语义,然后基于训练得到的解码器,去解码出该英文句子所对应的中文句子。
    所以自然语言处理的机器翻译任务而言,浅层学习采取的是词性标注,语法解析树,语义分析这种一段一段学习与处理的方式,而深度学习直接从输入数据出发,输出输入数据所对应的中文翻译的结果,是一个端到端学习的机制。
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  • 主要参考文献:... 从1980年代末期以来,机器学习的发展大致经历了两次浪潮:浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)。需要指出是,机器学习...

    主要参考文献:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360(从一到八);http://www.csdn.net/article/2013-05-29/2815479

     

     从1980年代末期以来,机器学习的发展大致经历了两次浪潮:浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)。需要指出是,机器学习历史阶段的划分是一个仁者见仁,智者见智的事情,从不同的维度来看会得到不同的结论。这里我们是从机器学习模型的层次结构来看的。

    需要指出是,机器学习历史阶段的划分是一个仁者见仁,智者见智的事情,从不同的维度来看会得到不同的结论。这里我们是从机器学习模型的层次结构来看的。

    第一次浪潮:浅层学习

     80年代,用于人工神经网络的反向传播算法(也叫Back Propagation算法或者BP算法)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律,从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统,在很多方面显示出优越性。这个时候的人工神经网络,虽然也被称作多层感知机(Multi-layer Perceptron),但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。

     Deep learning本身算是machine learning的一个分支,简单可以理解为neural network的发展。在当时,neural network曾经是ML领域特别火热的一个方向,但是后来确慢慢淡出了,原因包括以下几个方面:

    神经网络的问题:

     1)由于神经网络容易过拟合,参数比较难调,而且需要不少trick;

     2)训练速度比较慢,在层次比较少(小于等于3)的情况下效果并不比其它方法更优。

     

    90年代,由于神经网络的问题,其他各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,比如支撑向量机(SVM,Support Vector Machines)、Boosting、最大熵方法(例如LR, Logistic Regression逻辑回归)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM、Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的成功。

     但是,一个痴心的老先生Hinton,他坚持了下来,继续神经网络的相关研究,并最终(和其它人一起Bengio、Yann.lecun等)提成了一个实际可行的deep learning框架

     2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗——Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov在顶尖学术刊物《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要的信息:

     1.多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;

     2.深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”(Layer-wise Pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。

    当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法,其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。(多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数)

     

    深度学习的实质,是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。

    因此,“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。

     

    区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:

    1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点

    2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。

     

     自2006年以来,深度学习在学术界持续升温,进入机器学习的第二次浪潮深度学习。今天Google、微软、百度等知名的拥有大数据的高科技公司争相投入资源,占领深度学习的技术制高点,正是因为它们都看到了在大数据时代,更加复杂且更加强大的深度模型能深刻揭示海量数据里所承载的复杂而丰富的信息,并对未来或未知事件做更精准的预测。

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  • 深度学习要求学的是创造性、批判性的知识,而浅层学习则是一些机械的知识,甚至说是一些死记硬背的知识,是无效的学习。既然这样,我粗浅地认为,我们在课堂中就要提倡深度学习,摒弃浅层学习。   学完这份材料...

       

    这段时间,我们一直在努力学习深度学习这份材料。12篇论文从不同角度阐释了深度学习的相关理论知识。

    在刚接触深度学习这个概念时,一直觉得,它是与浅层学习相对立的,是学习的正反两面。深度学习要求学的是创造性、批判性的知识,而浅层学习则是一些机械的知识,甚至说是一些死记硬背的知识,是无效的学习。既然这样,我粗浅地认为,我们在课堂中就要提倡深度学习,摒弃浅层学习。

       
    学完这份材料,我发现这个粗浅的理解真是大错特错了。浅层学习和深层学习是学习的两种方式,两者是一个单独的连续统一体,对于学习者来说,应根据自己学习过程中的实际情况选择合适的学习方法,在不同的时间里可以使用不同的学习方法。浅层学习是对信息的接收和短时记忆,需要外力驱动;深层学习是基于理解的学习,需要内部驱动。

       
    当然,我们提倡课堂中学生能进行深度学习,能进行有效地思考、反思、追问,让知识在理解中化为己用,真正掌握。


    主要参考文献http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360(从一到八);http://www.csdn.net/article/2013-05-29/2815479

     1980年代末期以来,机器学习的发展大致经历了两次浪潮:浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)。需要指出是,机器学习历史阶段的划分是一个仁者见仁,智者见智的事情,从不同的维度来看会得到不同的结论。这里我们是从机器学习模型的层次结构来看的。

    需要指出是,机器学习历史阶段的划分是一个仁者见仁,智者见智的事情,从不同的维度来看会得到不同的结论。这里我们是从机器学习模型的层次结构来看的。

    第一次浪潮:浅层学习

     80年代,用于人工神经网络的反向传播算法(也叫Back Propagation算法或者BP算法)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律,从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统,在很多方面显示出优越性。这个时候的人工神经网络,虽然也被称作多层感知机(Multi-layer Perceptron),但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。

     Deep learning本身算是machine learning的一个分支,简单可以理解为neural network的发展。在当时,neural network曾经是ML领域特别火热的一个方向,但是后来确慢慢淡出了,原因包括以下几个方面:

    神经网络的问题:

     1)由于神经网络容易过拟合,参数比较难调,而且需要不少trick;

     2)训练速度比较慢,在层次比较少(小于等于3)的情况下效果并不比其它方法更优。


    90年代,由于神经网络的问题,其他各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,比如支撑向量机(SVM,Support Vector Machines)、Boosting、最大熵方法(例如LR, Logistic Regression逻辑回归)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM、Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的成功。

     但是,一个痴心的老先生Hinton,他坚持了下来,继续神经网络的相关研究,并最终(和其它人一起Bengio、Yann.lecun等)提成了一个实际可行的deep learning框架

     2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗——Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov在顶尖学术刊物《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要的信息:

     1.多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;

     2.深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”(Layer-wise Pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。

    当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法,其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。(多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数)

    深度学习的实质,是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。

    因此,“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。


    区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:

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    2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。


     自2006年以来,深度学习在学术界持续升温,进入机器学习的第二次浪潮深度学习。今天Google、微软、百度等知名的拥有大数据的高科技公司争相投入资源,占领深度学习的技术制高点,正是因为它们都看到了在大数据时代,更加复杂且更加强大的深度模型能深刻揭示海量数据里所承载的复杂而丰富的信息,并对未来或未知事件做更精准的预测。


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  • 深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。
    浅层学习是机器学习的第一次浪潮
    

    20世纪80年代末期,用于人工神经网络的反向传播算法(也叫Back Propagation算法或者BP算法)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习统计规律,从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统,在很多方面显出优越性。这个时候的人工神经网络,虽也被称作多层感知机(Multi-layer Perceptron),但实际是种只含有一层隐层节点的浅层模型。

    到了90年代,各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,例如支撑向量机(SVM,Support Vector Machines)、Boosting、最大熵方法(如LR,Logistic Regression)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM、Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型无论是在理论分析还是应用中都获得了巨大的成功。相比之下,由于理论分析的难度大,训练方法又需要很多经验和技巧,这个时期浅层人工神经网络反而相对沉寂。

    深度学习是机器学习的第二次浪潮

    2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。

    这篇文章有两个主要观点:1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;2)深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”(layer-wise pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。

    当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法,其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。

    深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。(多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数)

    深度学习的实质

    实质是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。因此,“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。

    区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。


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