DNN的编码器-解码器视角：正向传播与反向传播深度解析

深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）因其复杂的结构和隐藏层间的非线性关系而难以理解。本文旨在提供一个深入的视角来解析DNN的正向传播（forward-propagation）和反向传播（back-propagation）过程，将其视为两个独立但相关的网络结构：fp-DNN（forward-propagation DNN）和bp-DNN（back-propagation DNN）。 fp-DNN被视为一个编码器，其核心任务是在隐藏层中学习区分特征，这些特征在没有直接目标损失函数监督的情况下被提取出来。这个观点是通过引入一种对fp-DNN隐藏层的直接损失函数来实现的，它允许我们更直观地理解fp-DNN的作用。这种直接损失函数使得fp-DNN的学习过程更加透明，我们可以观察到它如何在bp-DNN的指导下，逐渐形成有意义的特征表示。 另一方面，bp-DNN被解释为一个解码器，它接收fp-DNN编码后的特征，并根据这些特征进行后续的决策或预测。反向传播算法在bp-DNN中起着至关重要的作用，它通过计算梯度来调整各层权重，以最小化整个网络的总损失。在这个过程中，bp-DNN利用fp-DNN提供的特征来进行优化，确保最终输出的准确性。 实验部分展示了如何通过bp-DNN来分析和可视化fp-DNN的学习过程。结果表明，fp-DNN在bp-DNN的监督下，能够有效地学习到有用的特征，这些特征对于网络的整体性能至关重要。通过这种方式，作者揭示了DNN中这两个过程之间的内在联系和协同工作机制，为理解深度学习模型的工作原理提供了新的见解。 总结来说，这篇研究论文通过构建fp-DNN和bp-DNN的理论框架，以及实验验证，深化了我们对DNN正向传播和反向传播的理解，将复杂的模型学习过程分解为编码和解码两部分，有助于提高模型可解释性和理解性。这对于优化模型设计、提升学习效率以及故障诊断等方面具有重要意义。