使用自动编码器构建深度神经网络：初始化与训练策略

"这篇资料主要讨论了在深度学习领域中，使用自动编码器来构建和初始化深度多层神经网络的方法，以及与深度信念网络（DBNs）的对比。该过程涉及无监督预训练，逐层贪婪分层策略，以及最终的监督微调。通过这种方法，可以有效地探索复杂的函数表示，尤其适用于视觉、语言等高阶抽象任务的AI领域。" 在深度学习中，自动编码器(Autoencoder, AE)被广泛用于构建和初始化深度架构。首先，AE 是一种无监督学习模型，它的目标是学习输入数据的有效编码和解码，通常用于数据降维或特征提取。在构建深度神经网络时，AE 可以逐层训练，每一层作为一个独立的 AE 来最小化输入的重构误差。这个过程是无监督的，因为它只需要原始的、未标注的数据。 1. 首先，训练最底层的 AE，使其能够尽可能准确地重构输入数据。 2. 接着，上一层的输入使用前一层 AE 的隐藏层输出，形成一个新的 AE 并进行训练，如此反复，逐层增加网络深度。 3. 这一过程会继续，直到达到所需的层数。这样初始化的网络参数被认为比随机初始化更有利于找到较好的局部最优解。 4. 最后，选择最后一层作为有监督学习的输入层，根据监督信号（如分类或回归标签）调整整个网络的参数。此外，也可以选择微调整个深度架构，优化全局的重构或预测误差。 与 DBNs 相比，尽管 DBNs 在某些任务上表现出优势，例如，对比 CD-k（Contrastive Divergence）的梯度，AEs 的重构误差梯度通常具有更低的方差，这可能有助于学习的初期阶段。然而，当使用去噪自动编码器(Denoising Autoencoders, DAEs)替代普通 AE 时，DBNs 的优势可能会减弱。DAEs 在输入中引入噪声，增强了模型对输入变化的鲁棒性，这在某些情况下更有效。 使用自动编码器而不是受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines, RBMs)的一大优势在于，AEs 的参数化更为灵活，可以适应连续的训练标准。而 RBMs 和其他概率模型，如 DBNs，其学习过程通常受到概率模型层次结构和对数似然函数近似估计的限制。 通过堆叠自动编码器，我们可以构建出深度学习架构，这种架构在理解和表示复杂任务中的高阶抽象方面展现出潜力。同时，这种方法也揭示了无监督学习在初始化深度网络中的重要作用，以及如何通过监督学习进一步优化这些网络，以适应各种人工智能任务的需求。