深度学习的算法

2023-07-29 18:16:50 阅读：

摘要：深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取，从而能够解释外部数据。深度学习一般包括有监督学习、无监督学习和混合深度学习。本文首先介绍了深度学习的由来，其次列举了深度学习的经典方法，主要以监督学习和无监督学习来展开介绍；然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述；最后总结了深度学习发展所面临的问题。

关键词：深度学习、有监督学习、无监督学习、半监督学习

深度学习：深度学习的实质就是通过建立、模拟人脑的分层结构，对外部输入的声音、图像、文本等数据进行从低级到高级的特征提取，从而能够解释外部数据。与传统学习结构相比，深度学习更加强调模型结构的深度，通常含有多层的隐层节点，而且在深度学习中，特征学习至关重要，通过特征的逐层变换完成最后的预测和识别。【1】

二、深度学习的经典方法

有监督学习

无监督学习：无监督学习是指从不需要人为注释样本的分布中抽取信息的大多数尝试。无监督算法只处理“特征”，不操作监督信号。

k均值算法

均值聚类算法将训练集分成k个靠近彼此的不同样本聚类。因此可以认为该算法提供了k-维的one-hot编码向量h以表示输入x。当x属于聚类i时, 有hi=1, h的其他项为零。k-均值聚类提供的one-hot编码也是一种稀疏表示, 因为每个输入的对应表示大部分元素为零。 one-hot编码是稀疏表示的一个极端实例, 丢失了很多分布式表示的优点。one-hot编码仍然有一些统计优点 (自然地传达了相同聚类中的样本彼此相似的观点) , 也具有计算上的优势, 因为整个表示可以用一个单独的整数表示。k-均值聚类初始化k个不同的中心点{μ (1) , …, μ (k) }, 然后迭代交换两个不同的步骤直到收敛。步骤一, 每个训练样本分配到最近的中心点μ (i) 所代表的聚类i。步骤二, 每一个中心点μ (i) 更新为聚类i中所有训练样本x (j) 的均值。[2]

自编码器算法

自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding)，同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据，称之为解码(decoding)。从直观上来看，自动编码器可以用于特征降维，类似主成分分析PCA，但是其相比PCA其性能更强，这是由于神经网络模型可以提取更有效的新特征。除了进行特征降维，自动编码器学习到的新特征可以送入有监督学习模型中，所以自动编码器可以起到特征提取器的作用。作为无监督学习模型，自动编码器还可以用于生成与训练样本不同的新数据，这样自动编码器就是生成式模型。

自动编码器的基本结构如图1所示，包括编码和解码两个过程：

主成分分析算法

PCA 算法提供了一种压缩数据的方式。PCA 学习一种比原始输人低维的表示。它也学习了一种元素之间彼此没有线性相关的表示。这是学习表示中元素统计独立标准的第一步。要实现完全独立性，表示学习算法必须也去掉变量间的非线性关系。[2]

半监督学习算法

其思想是在标记样本数量很少的情况下，通过在模型训练中引入无标记样本来避免传统监督学习在训练样本不足（学习不充分）时出现性能（或模型）退化的问题．半监督学习的研究具有重要的实用价值与理论价值。[3]

三、深度学习的最新研究进展及其应用

深度学习在自然语言处理、多任务学习等领域也有很多应用，但总体来说，没有在语音、图像上取得的进展大，但假以时日，一定会有系统性的突破。

深度学习在医学影像中的应用

解剖学应用

四、深度学习发展所面临的问题

目前深度学习已在计算机视觉任务处理中获得了优异的性能，在医学图像处理领域也取得了部分可以媲美临床专家级医生的诊断效果，但是总体来说深度学习应用到医学图像处理领域仍存在很多挑战和限制。

首先，缺少高质量的标注训练样本；其次，深度学习得到的模型是一个黑盒子，很难或几乎不可能解释系统的技术和逻辑基础，因此在医疗行业中的接受度也是一个问题；最后，使用临床医学图像数据促进基于深度学习系统的商业开发可能存在法律和伦理问题，因为该系统的性能高度依赖于训练数据的数量和质量。