深度学习的基本理论与方法

深度学习的基本理论与方法目录概述动机深度学习简介深度学习的训练过程深度学习的具体模型及方法深度学习的性能比较深度学习的应用展望参考文献相关程序软件及链接概述深度学习：一种基于无监督特征学习和特征层次结构的学习方法可能的的名称：深度学习特征学习无监督特征学习动机良好的特征表达，对最终算法的准确性起了非常关键的作用；识别系统主要的计算和测试工作耗时主要集中在特征提取部分；特征的样式目前一般都是人工设计的，靠人工提取特征。Low-levelsensingPre-processingFeatureextract.FeatureselectionInference:prediction,recognition传统的模式识别方法：动机——为什么要自动学习特征实验：LP-βMultipleKernelLearningGehlerandNowozin,OnFeatureCombinationforMulticlassObjectClassification,ICCV’09采用39个不同的特征PHOG,SIFT,V1S+,

RegionCov.Etc.在普通特征上MKL表现有限结论：特征更重要动机——为什么要自动学习特征机器学习中，获得好的特征是识别成功的关键目前存在大量人工设计的特征，不同研究对象特征不同，特征具有多样性，如：SIFT,HOG,LBP等手工选取特征费时费力，需要启发式专业知识，很大程度上靠经验和运气是否能自动地学习特征？中层特征中层信号：动机——为什么要自动学习特征“Tokens”fromVisionbyD.Marr:连续平行连接拐角物体部件:他们对于人工而言是十分困难的，那么如何学习呢？动机——为什么要自动学习特征一般而言，特征越多，给出信息就越多，识别准确性会得到提升；但特征多，计算复杂度增加，探索的空间大，可以用来训练的数据在每个特征上就会稀疏。结论：不一定特征越多越好！需要有多少个特征，需要学习确定。动机——为什么采用层次网络结构人脑视觉机理1981年的诺贝尔医学奖获得者DavidHubel和TorstenWiesel发现了视觉系统的信息处理机制发现了一种被称为“方向选择性细胞的神经元细胞，当瞳孔发现了眼前的物体的边缘，而且这个边缘指向某个方向时，这种神经元细胞就会活跃动机——为什么采用层次网络结构人脑视觉机理人的视觉系统的信息处理是分级的高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示越来越抽象，越来越能表现语义或者意图抽象层面越高，存在的可能猜测就越少，就越利于分类动机——为什么采用层次网络结构视觉的层次性属性学习，类别作为属性的一种组合映射Lampertetal.CVPR’09类别标签属性图像特征动机——为什么采用层次网络结构特征表示的粒度具有结构性（或者语义）的高层特征对于分类更有意义动机——为什么采用层次网络结构初级（浅层）特征表示高层特征或图像，往往是由一些基本结构（浅层特征）组成的动机——为什么采用层次网络结构结构性特征表示动机——为什么采用层次网络结构浅层学习的局限人工神经网络（BP算法）—虽被称作多层感知机，但实际是种只含有一层隐层节点的浅层模型SVM、Boosting、最大熵方法（如LR，LogisticRegression）—带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有隐层节点（如LR）的浅层模型局限性：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限。深度料学习20馅06年，和加拿鞠大多群伦多斤大学诞教授献、机爪器学盏习领辉域的椒泰斗Ge纵of壳fr市ey锤H霸in陷to拒n在《科学》上发尼表论桃文提煮出深咱度学寄习主江要观嗓点：1）多斯隐层饿的人扣工神响经网粒络具淋有优睛异的雹特征夜学习闸能力剩，学虎习得凭到的士特征吧对数吨据有鬼更本止质的柄刻画声，从僻而有探利于收可视蝇化或踪蝶分类鸭；2）深柴度神批经网朽络在支训练狐上的赠难度识，可压以通产过“头逐层苦初始努化”猫（la绝ye接r-斤wi盈se权p砖re李-t彻ra景in洁in渡g）来永有效羡克服霞，逐绣层初甚始化纵可通杆过无搭监督倘学习据实现乱的。深度浩学习本质地：通过饱构建翠多隐澡层的奇模型阁和海堆量训冬练数问据（沟可为央无标依签数毕据）渠，来悠学习祸更有滴用的毙特征喂，从较而最慰终提热升分疫类或滴预测疲的准指确性吉。犬“深纱度模唉型”攻是手右段，杠“特弱征学倒习”杏是目泳的。与浅奋层学摩习区搁别：1）强鼠调了桥模型首结构约的深芳度，嘉通常无有5-登10多层权的隐慢层节牵点；2）明英确突隶出了去特征畏学习客的重从要性混，通军过逐夫层特纽奉征变骨换，哨将样妹本在策原空较间的集特征挥表示胳变换椅到一号个新嚷特征返空间主，从柱而使踢分类援或预竞测更漠加容旗易。盈与人冬工规纽奉则构疑造特储征的兽方法捞相比资，利忘用大斗数据央来学异习特饭征，金更能宇够刻孤画数娱据的棉丰富摇内在后信息倍。深度踢学习好处换：可丽通过植学习债一种出深层漆非线屯性网艺络结悲构，捡实现毒复杂庙函数朝逼近团，表卷征输穷入数马据分洲布式雀表示潮。深度鱼学习vs把.神经蚀网络神经煌网络：深度扒学习：深度赶学习vs筋.神经吩网络相同讯点：二者悬均采票用分各层结称构，耽系统区包括阻输入余层、食隐层捎（多贿层）惨、输进出层食组成缓的多度层网托络，然只有僻相邻盯层节顽点之捧间有称连接衬，同休一层键以及军跨层研节点值之间挣相互荒无连帝接，盛每一线层可民以看局作是依一个lo辜gi铅st却ic回归折模型俱。不同撇点：神经枯网络：采娘用BP算法阀调整腔参数肆，即疾采用拨迭代吩算法旱来训剖练整脉个网柏络。辽随机流设定竿初值赞，计蝇算当既前网谦络的植输出括，然繁后根她据当判前输淹出和火样本在真实粮标签撇之间军的差纷去改傍变前桐面各败层的体参数佩，直脚到收筐敛；深度类学习：采捉用逐般层训陵练机腐制。时采用钩该机凑制的幅原因士在于堤如果透采用BP机制经，对逗于一幼个de等ep歇n幸et棵wo拐rk（7层以乡丰上）匆，残丢差传犯播到曲最前春面的叼层将虹变得捆很小络，出拦现所酬谓的gr袍ad假ie存nt飘d英if尾fu叹si救on（梯飘度扩劣散）毕。深度锦学习vs伪.神经焦网络神经剂网络屡的局甜限性：1）比度较容币易过窑拟合联，参委数比跟较难创调整观，而殖且需包要不洋少技谁巧；2）训蛾练速赌度比镇较慢喉，在息层次壁比较旨少（浊小于阶等于3）的天情况英下效哭果并悟不比典其它滑方法钻更优塔；深度宇学习碌训练望过程不采而用BP算法羊的原裤因（1）反遵馈调甚整时山，梯辣度越史来越朋稀疏医，从洲顶层叙越往静下，依误差坚校正父信号始越来廊越小盈；（2）收河敛易脖至局鸡部最捉小，充由于参是采刻用随芹机值增初始毅化，去当初拆值是夺远离患最优曾区域瞎时易岗导致醒这一目情况印；（3）BP算法金需要蹈有标逼签数城据来乓训练堆，但赶大部抢分数坏据是到无标巷签的赏；深度放学习尸训练唯过程第一榴步：姑采用箭自下湾而上卫的无赠监督顷学习1）逐杯层构望建单候层神敏经元误。2）每材层采塞用wa猛ke美-s谁le泻ep算法征进行宝调优露。每乎次仅规调整叛一层仅，逐性层调胆整。这个戒过程乳可以券看作剩是一样个fe扁at辰ur添e赖le报ar锯ni上ng的过辈程，累是和聚传统甜神经栋网络时区别罚最大风的部棕分。深度道学习旋训练鸭过程wa盆ke锻-s胸le闻ep算法:1）wa拣ke阶段午：认知过过程处，通意过下丸层的爷输入穿特征诵（In视pu注t）和仍向上铁的认丘知（En之co纪de扎r）权动重产便生每孕一层刚的抽牵象表高示（Co革de），扯再通肺过当腾前的疏生成践（De丧co绵de嫂r）权集重产祸生一帐个重绵建信弱息（Re纽奉co筋ns勤tr储uc商ti筹on），企计算蹦输入轨特征裁和重僻建信炕息残偷差，微使用苹梯度鸽下降拐修改毒层间毙的下供行生哀成（De刺co下de存r）权敌重。俘也就造是“杀如果胸现实障跟我核想象戚的不臣一样芬，改右变我羽的生鞋成权遭重使独得我争想象耗的东分西变体得与侦现实潮一样故”。2）sl怪ee由p阶段贴：生成戏过程挠，通回过上障层概局念（Co片de）和妹向下妖的生瞎成（De庄co拌de敏r）权疫重，枯生成阅下层傍的状坛态，归再利着用认驳知（En约co浙de巾r）权馅重产子生一棉个抽皇象景苦象。断利用麻初始啄上层擦概念酒和新筝建抽藏象景膜象的遵残差匙，利忠用梯热度下挂降修碧改层束间向如上的不认知异（En解co撞de勇r）权轻重。扮也就陵是“阁如果盈梦中撕的景奔象不野是我尿脑中共的相挎应概妄念，哀改变晕我的蜘认知狼权重算使得邪这种给景象港在我景看来绳就是版这个另概念欧”。深度掀学习厅训练孟过程En剪co幻玉de友rDe柱co划de螺rIn控pu孤t它Im粗ag倚eCl盛as慈s狼la吉be粒le.送g.Fe纵at窄ur谅esEn捏co浓de枯rDe口co讨de锹rFe闪at催ur亏esEn踏co环de咱rDe主co触de巩rAu虚to坝En锣co唤de道r:深度极学习鸦训练凉过程第二旅步：贤自顶慎向下锤的监造督学坐习这一秩步是野在第耀一步乏学习连获得缘瑞各层柜参数铁进的劝基础按上，泉在最条顶的刚编码朝层添头加一怨个分验类器吹（例豆如罗毙杰斯隐特回甲归、SV辽M等）榜，而呼后通冰过带宏标签捆数据第的监琴督学书习，逆利用逢梯度松下降增法去篇微调龄整个辽网络样参数谢。深度缘瑞学习狭的第钩一步灾实质膊上是射一个兰网络给参数疲初始于化过欣程。宿区别客于传喜统神医经网大络初增值随汪机初佛始化京，深堡度学造习模止型是不通过形无监仇督学阳习输览入数验据的垒结构节得到谊的，猫因而链这个色初值赠更接仍近全能局最吓优，忧从而暑能够那取得皆更好馆的效悄果。深度伪学习纹的具肿体模蛛型及槽方法自动外编码冰器（Au倘to掘En亡co仆de宾r）稀疏兰自动梅编码枣器(S谎pa猴rs保e问Au皂to洒En肝co出de坊r)降噪棕自动蜻编码转器(D捧en钢oi伶si押ng朱A泰ut宝oE熊nc井od师er萄s)深度挠学习沙的具葱体模仅型及督方法En捏co弊de殖rDe垦co允de医rIn阵pu味t视(I怀ma闲ge亿/畅Fe执at指ur伟es倚)Ou奥tp漏ut誉F全ea条tu观re饺se.腰g.Fe毁ed鞭-b蹦ac命k洋/妄ge恨ne辫ra欧ti外ve普/隐t贡op乏-d哗ow肉npa果thFe裁ed翼-f张or穴wa跟rd么/屯b沟ot标to顾m-限up片p察at傻h自动色编码肌器（Au罩to抛En踩co傍de谦r）深度浴学习固的具丸体模疑型及卸方法σ(W斧x)σ(WTz)(B映in医ar贺y)迟I始np腔utx(B肤in裳ar替y)罢F蝇ea丝式tu余re趴sze.雪g.自动垃编码山器（Au卵to裁En醋co俊de欣r）En镜co爹de热r脂fi辅lt君er进s龄WSi驶gm匪oi卡d酿fu颠nc说ti绵onσ(.倘)De以co鬼de累r象fi悼lt拾er疗s租WTSi幕gm秀oi妨d摇fu山nc进ti礼onσ(.奔)深度元学习劲的具音体模杏型及咱方法稀疏墨自动伶编码委器(S厚pa券rs晕e县Au纪to错En栽co端de叉r)限制笋每次疑得到凭的表吃达co灭de尽量剑稀疏限制蹲每次搁得到颤的表换达co陪de尽量屿稀疏深度岔学习绝的具命体模诊型及穷方法稀疏粥自动宏编码困器(S梢pa搜rs页e王Au攻to聚En络co月de慌r)Fi呜lt督er貌sFe当at子ur闭esSp肾ar虫se端C补od身in擦gIn些pu糖t它P满at员ch深度兰学习纳的具疫体模棍型及纷方法σ(W溪x)DzIn假pu嫂t联Pa宰tc缴hxSp文ar碑se逗F鱼ea谜tu霉re器sze.察g.En剩co震de鄙r孙fi哑lt贝er羡s基WSi图gm掀oi往d估fu混nc摆ti结onσ(.合)De肠co段de漆r脖fi产lt免er饲s托DL1Sp津ar肢si驱tyTr喇ai宇ni舅ng稀疏絮自动莲编码投器(S扶pa仓rs碗e枝Au台to眠En蒙co即de顺r)深度帝学习暴的具销体模羊型及荣方法稀疏画自动浙编码眉器(S势pa未rs堂e枯Au证to封En局co动de转r)1）Tr基ai肿ni千ng阶段：给定储一系督列的决样本雹图片[x刮1,划x秒2耽,洪…]，我随们需筛要学丑习得公到一释组基[Φ注1,挤Φ丈2,古…坊]，也聪就是给字典江。可使椒用K-毁SV正D方法荒交替颗迭代自调整a拘[k村]，Φ陶[k考]，直乏至收辆敛，鬼从而鞠可以酬获得湖一组嗓可以筝良好欢表示划这一愚系列x的字遍典。深度告学习抬的具字体模开型及桂方法稀疏品自动集编码信器(S渗pa惧rs莫e祥Au恒to断En始co俭de湿r)2）Co是di懂ng阶段：给定边一个塔新的钢图片x，由锦上面容得到录的字赛典，惭利用OM接P算法社求解枯一个LA捐SS舒O问题余得到越稀疏笑向量a。这牧个稀膛疏向竞量就销是这捧个输速入向俘量x的一灵个稀熔疏表浩达。深度粗学习垂的具侵体模牧型及绣方法稀疏担自动绝编码寇器(S况pa吃rs佛e蜡Au商to聋En步co仰de连r)深度煌学习腿的具登体模柱型及警方法降噪葛自动右编码你器(D丧en耕oi右si献ng命A金ut铸oE北nc刺od肝er昏s)在自简动编爹码器堵的基不础上掩，对至训练注数据泛加入决噪声榜，自产动编断码器分必须晓学习晒去去瞒除这缘瑞种噪昏声而钱获得如真正民的没田有被气噪声常污染馒过的雹输入存。因析此，杠这就玩迫使瓶编码烛器去隐学习蓬输入遭信号革的更害加鲁县棒的啄表达幸，这海也是拿它的森泛化仇能力杯比一设般编吼码器格强的递原因先。深度殖学习国的具拉体模跨型及锻方法Au宋to积en威co棚de篇r膛(m境os采t芳De艳ep烂L娇ea旅rn灯in抗g地me钉th偶od威s)RB介Ms脾/座D筒BM约s[L号ee头/握S抵al该ak执hu足td德in报ov忍]De扣no爬is汤in悬g窄au钩to体en列co黄de睁rs[R副an义za办to厨]Pr艇ed葛ic悦ti村ve记s流pa染rs敢e氏de鸟co潮mp曲os淘it屈io滨n[R固an美za比to赵]De鸣co窗de芝r-焰on转lySp酷ar侨se纠c陷od拢in隐g[Y迁u]De刃co唱nv纺ol页ut焦io对na朱l赏Ne峰ts[Y供u]En雨co屡de芝r-科on商lyNe帜ur牢al多n扩et傲s炼(s胁up迎er演vi愧se蕉d)[R限an你za熟to滚]深度逼学习思的具殿体模维型及睁方法限制卫波尔上兹曼箭机（Re阵st屑ri镜ct冰ed字B先ol叮tz埋ma督nn勉M解ac婚hi停ne）定义沫：假设航有一扩个二吨部图呈，同蛙层节皂点之宝间没飘有链怜接，墓一层续是可辣视层辜，即苹输入蝴数据竖层（v)，一暂层是摄隐藏甲层(h病)，如列果假译设所隐有的昂节点苍都是值随机验二值及（0，1值）椅变量经节点航，同厚时假河设全予概率病分布p(住v,般h)满足Bo诱lt月zm叶an雀n分布洞，我正们称核这个画模型旁是Re话st免ri裂ct蔑ed谜B考ol恼tz周ma够nn璃Ma发ch唯in锹e支(R板BM周)。深度摇学习驾的具烂体模壶型及坚方法限制绑波尔膝兹曼炉机（Re进st拢ri拨ct李ed踩B好ol洗tz堪ma葬nn奔M雀ac侧hi加ne）限制然波尔堆兹曼怨机（RB洽M）是掀一种旬深度量学习禽模型储。深度府学习姜的具樱体模喷型及渐方法限制成波尔畏兹曼福机（Re侨st佳ri群ct记ed兰B聪ol众tz艇ma魂nn千M翅ac五hi词ne）定义扩联合秀组态祖（jo触in裤tc下on信fi然gu楼ra热ti边on）能浩量：这样游某个之组态柱的联宝合概老率分连布可筝以通醒过Bo哄lt夸zm越an分n分布亩和这腊个组妈态的烂能量宜来确尸定：深度柏学习或的具便体模价型及贩方法限制骨波尔封兹曼通机（Re患st默ri提ct床ed市B夸ol奥tz劣ma碍nn搞M助ac篮hi摧ne）给定眠隐层h的基哪础上钩，可驶视层扩的概岩率确佣定：（可瞒视层符节点择之间斯是条晴件独络立的恩）给定斜可视漆层v的基屡础上怀，隐添层的珍概率下确定掘：深度回学习要的具吨体模蹈型及摇方法限制宅波尔鞋兹曼赔机（Re潜st咸ri膜ct其ed霸B论ol渴tz晃ma觉nn允M助ac轧hi糟ne）待求蔑问题：给魔定一胶个满佩足独过立同幸分布雅的样储本集笑：D=她{v(1怖),v(2割),鞭…,v(N向)}，需饮要学呼习模属型参深数θ=限{W伞,a脉,b袋}。求解：最大父似然寨估计掩：我们及需要足选择篮一个闪参数滑，让农我们姓当前亚的观幕测样浓本的般概率支最大对最钢大对抄数似性然函筐数求拦导，唉即可目得到L最大坚时对薯应的像参数W：若隐富藏层瘦层数扁增加妥，可悄得到De犁ep绑B孙ol益tz间ma荐nn怠M摸ac级hi夸ne弄(D匙BM悠)深度察学习抽的具宋体模庆型及乱方法De迟ep卷B示ol壮tz拔ma侍nn妨M瞒ac遵hi俭ne姨(D队BM距)深度奔学习绸的具砌体模帆型及恭方法深信缴度网汪络（De帖ep物B污el会ie或f告Ne坝tw帜or顾ks）De解ep杠B问el赛ie堤f单Ne惠tw拒or茶ks是在飘靠近叶可视途层的旬部分落使用甚贝叶锋斯信茫念网菠络（启即有觉向图临模型凯），姓而在汉最远属离可她视层拣的部饥分使撇用Re变st宜ri月ct殊ed租B闭ol想tz我ma炼nn狡M届ac闭hi淋ne的模时型。深度阅学习由的具慕体模功型及锹方法深信笑度网领络（De榜ep伸B课el妄ie怕f锁Ne贸tw逐or铃ks）深度戏学习误的具凑体模痕型及督方法卷积皆波尔蠢兹曼贸机（Co邻nv刺ol追ut侨io践na低l桌RB兵M）CR仗BM是为恭识别猴二维巾图像爆信息规而特仅殊设代计的迁一个羊多层见感知朝器。概念融示范例：输入汽图像甜通过嚼与m个可通训练酱的滤橡波器俭和可数加偏错置进冈行卷支积，亩在C1层产安生m个特球征映薄射图烂，然坊后特尚征映倒射图脸中每甜组的n个像止素再蛇进行冲求和业，加迟权值佛，加距偏置锐，通须过一仅个Si细gm月oi助d函数恰得到m个S2层的令特征雷映射折图。殃这些弯映射篇图再殿进过揪滤波绢得到C3层。沙这个扑层级果结构遵再和S2一样染产生S4。最涨终，迎这些齿像素璃值被钞光栅敌化，碰并连最接成仰一个宿向量电输入亦到传弄统的迹神经采网络译，得道到输扯出。深度倍学习裳的具辜体模吩型及研方法卷积栽波尔甘兹曼姨机（Co众nv雀ol寇ut可io各na矩l本RB汽M）权值庭共享减少货参数孤的方烧法：每个善神经帖元无暂需对园全局去图像迹做感橡受，巨只需傍感受菌局部撇区域世（Fe密at衫ur场e拼Ma东p），面在高畅层会邮将这菊些感典受不怀同局裤部的任神经笑元综葵合起荐来获酱得全东局信朋息。每个帐神经漏元参径数设征为相自同，亦即权葵值共璃享，体也即脉每个请神经般元用葬同一呜个卷睛积核堪去卷貌积图玻像。深度舌学习卫的具床体模蝴型及虚方法卷积皂波尔拳兹曼树机（Co励nv姐ol妹ut脊io槐na漆l泡RB触M）隐层厌神经吃元数向量的业确定神经趣元数密量与载输入削图像深大小榆、滤输波器县大小培和滤少波器遥的滑卸动步卖长有黑关。例如屋，输厚入图方像是10岛00速x1残00何0像素割，滤闯波器鹅大小炼是10侦x1初0，假袭设滤是波器归间没压有重卸叠，草即步篇长为10，这神样隐帜层的忆神经繁元个为数就璃是(1功00邀0x陆10叉00岛)苹/呈(1率0x而10宏)=屋10幅00罢0个深度佳学习粮的具角体模切型及筐方法卷积羞波尔法兹曼仆机（Co忍nv辉ol肠ut康io域na课l醋RB饼M）多滤妙波器王情形不同朽的颜肯色表罪示不灾同种石类的你滤波到器每层稻隐层宗神经粗元的痰个数坡按滤晓波器凯种类敲的数提量翻内倍每层处隐层息参数净个数揪仅与肺滤波老器大阁小、脂滤波过器种米类的逆多少肿有关例如欠：隐鸭含层疾的每圈个神骗经元芦都连镜接10索x1萍0像素饭图像态区域陵，同验时有10添0种卷款积核碗（滤翼波器疯）。肌则参日数总拜个数阵为：储（10续x1逗0+趣1）x1碗00踪蝶=1键01绵00个深度苏学习膊的具把体模伪型及恨方法卷积领波尔垦兹曼巧机（Co板nv包ol晃ut恰io劲na讨l剪RB慎M）卷积喂过程：用剖一个色可训达练的短滤波卖器fx去卷偶积一再个输革入的肌图像郊（第资一阶狸段是阿输入姨的图循像，粥后面押的阶服段就本是Fe互at慕ur急e欲Ma艘p了）雹，然可后加霜一个乔偏置bx，得雹到卷明积层Cx。子采今样过策程：每发邻域n个像慨素通孩过池惭化（po鸡ol需in换g）步搜骤变侄为一授个像序素，愈然后伍通过项标量Wx+捐1加权鞋，再施增加陆偏置bx+迹1，然基后通僵过一图个si摔gm添oi滨d激活自函数圣，产克生一榴个大翼概缩晒小n倍的药特征总映射摧图Sx+津1。深度掏学习枝的具病体模桥型及处方法卷积意波尔他兹曼肆机（Co基nv矩ol腾ut方io刘na物l剂RB您M）CN递N的关始键技筑术：局脏部感军受野则、权键值共字享、偿时间旨或空劫间子和采样CN现N的优祥点：1、避免丝式了显磨式的润特征袍抽取峰，而虽隐式拖地从栏训练筐数据仔中进滑行学马习；2、同图一特挠征映倘射面全上的刊神经羽元权策值相州同，既从而女网络寇可以概并行启学习营，降今低了穴网络航的复竹杂性茧；3、采真用时冷间或友者空蚀间的绸子采芒样结扣构，恶可以客获得总某种源程度蔬的位胞移、执尺度尼、形狐变鲁殊棒性在；3、输滴入信宏息和军网络店拓扑盼结构理能很锈好的蜡吻合肚，在嫂语音食识别煮和图都像处绩理方森面有罢着独桂特优圈势。深度繁学习范的具住体模忧型及昂方法基于CR乎BM的深票度学馅习框这架深度滨学习到性能交比较De搜ep荐n削et埋s导VS善.挡Bo轿os依ti惨ng深度芬学习圆性能砌比较De胜ep朝n故et衬s铁VS糖.侧Pr岛ob浊ab璃il朝is糠ti可c乐Mo欢de逃ls深度准学习匪性能虾比较随机外文法做模型Se邀t羞of宵p酸ro文du荣ct舅io鄙n应ru勾le最s距fo令r叫ob元je宣ct峰sZh伙u叙&嫩Mu促mf素or删d,砍S下to皱ch运as脚ti斤c箭Gr桥am仅ma绍r忠of浆I勤ma立ge录s,皱F竭&T酿2大00史6自动扎学习人工丝式指定[S歼.C军.取Zh渐u紫et挪a访l.菊]深度航学习黎性能氧比较基于缓文法绪模型衣的物田体检迫测-R预.志Gi带rs秧hi租ck克,悠P.只F乱el糟ze匪ns黄zw核al滨b,煮D滴.豪Mc侵Al职le哑st够er篮,湿NI夺PS匪2粱01姨1-L略ea娘rn浓l盯oc席al壮a返pp栗ea题ra油nc饭e柄&纺sh浇ap程e人工羽指定自动妄学习深度叹学习斯性能烘比较部件造和结向构模沃型De暗fi样ne醉d同co恰nn霉ec幻玉ti谣vi逗ty尤g吗ra面phLe枕ar伙n筹ap御pe形ar县an昆ce恳/榆r率el乌at政iv寇e坡po扩si砌ti盛on[F贡el艘ze谨ns偶zw肃al极b餐&访Hu毯tt殿en元lo奖ch切er宰C鱼VP刘R’色00累][F怪is和ch些le茅r柄an东d乒R.摆E杏ls唉ch唯la会ge虚r棉19由73异]人工垄指定自动蕉学习深度影学习临性能悼比较基于勉部件督与结泳构的凑分层诵模型-F伟id金le因r匠et耗a皇l.竭E栋CC估V’悟10-F拦id匆le侵r矿&棵Le肝on寇ar哥di皆s衔CV谎PR龄’0毯7人工歌指定自动哄学习深度箩学习剧性能萌比较递归哥和与槐图模无型-L张eo理Z掠hu认,绸Yu膝an喇ha捏o墓Ch战en翼,案Al柴an核Y擦ui洒ll杀e请&辨co互ll僻ab绑or蛮at蛛or上sRe兽cu缘瑞rs辞iv乌e船co魂mp晃os撑it尼io俯n,绳A拳ND搭/O覆R流gr阔ap检hLe挡ar器n蕉#校un贺it渣s娇at悔l泊ay仗er人工遮指定自动系学习深度佳学习吹性能题比较自动斜编码陈模型[H坐in墙to厚n仁et椅a院l.连I覆CA晕NN写’1纵1]反卷浴积网掌络模示型[Z疏ei底le锣r姨et委a朵l.猴I齐CC赶V’尝11仍]-E逮xp贷li液ci辉t直re泄pr给es枯en展ta蜓ti夕on践o猪f匀wh颗at篮/w竖he秤re人工榆指定自动己学习深度樱学习末性能者比较神经舌网络De企di标ca旁te仿d伸p织oo虎li凉ng拌/衫L付CN尺l丝式ay倾er俊sNo酬s违ep脖ar贤at捷io秋n足of次wh励at蛾/w列he楚reMo钱da驼li赖ty腹in衔de座pe值nd瓜en会t璃(迷e.熊g.真s叶pe荡ec横h,菌im年ag标es念)[L原e鲁et队a墓l.扬,亡IC叙ML殖’1辟2]人工革指定自动魔学习深度午学习总性能衰比较波尔蜡兹曼救机Ho瓶mo械ge琴no写us捐ar时ch教it摧ec键tu制reNo复s丑ep并ar叼at码io谷n永of冰wh周at荷/w虽he绞reMo焦da智li筛ty凤in秤de目pe米nd侵en蛮t室(务e.唯g.斑s秤pe部ec旺h,裂i宋ma贷ge星s)[S腐al粮ak怒hu淹td被in迟ov风&企H津in蠢to口n弓AI谷ST壁AT敬S’惊09饶]人工萍指定自动郊学习深度黎学习鹿的应顶用深度蹄学习才在图袋像识橡别上登的应裙用空间惭金字慰塔（Sp他at但ia订l亮Py展ra吓mi惜ds）深度培学习犹的应慌用深度停学习浇在图择像识竖别上政的应环用深度蝴学习谨的应袄用深度据学习哥在图消像识可别上凉的应陶用深度妈学习补的应庭用深度杠学习顺在图本像识灰别上艺的应剃用深度祖学习蚀的应掉用深度毯学习严在图蚊像识帆别上胖的应刊用实验承在Ca磨lt响ec服h晕25逃6数据拍集上江，利妙用单恢特征块识别技，Sp猾ar继se伞C不RB娱M性能拜最优深度圈学习摩的应裂用深度浮学习凭在音便频识奶别上板的应瓶用Co叛nv御ol铲ut环io柿na益l摩DB红N医fo造r籍au叔di激oMa喷x根po离ol阵in领gno置deDe吉te策ct品io共nno膜de竭sMaxpoolingnode

Detectionnodes深度揉学习究的应牙用深度灶学习嚼在音具频识他别上午的应欲用Co凤nv墙ol魄ut恨io撇na阁l飘DB修N乳fo极r笼au尽di间o深度慢学习汪的应皮用深度像学习程在音帽频识菌别上修的应搬用深度固学习规的应少用深度减学习蔽在音概频识糠别上太的应蔬用深度南学习届的应追用深度哪学习祥在视秃频识兰别上宋的应甩用SP秃AC腿E-鞋TI神ME炭D躬EE激P融BE末LI雾EF备N演ET赶WO税RK赢S深度父学习条的应臣用深度呢学习悼在视误频识鬼别上法的应贱用深度写学习遥的应裤用深度撞学习历在多目模态带学习渣中的劝应用深度演学习愤的应增用深度诞学习众在多遍模态记学习赛中的五应用深度南学习祖的应省用深度席学习生在多笨模态楚学习绢中的爷应用深度铅学习册的应块用深度沈学习耳在多递模态斩学习斗中的叹应用深度角学习碎的应绪用深度尖学习珍在多挂模态绿学习便中的垦应用深度怕学习裳的应迈用深度絮学习蛛在多登模态忍学习捷中的殃应用如果虎模态万间存搏在着面内在削的联紫系，叼即存鲁在sh渣ar宋ed抵R右ep钳re肝se花nt伞at劈燕io晶n，那聚么理古论上唤模型锁应支贼持训鹊练一君个模弯态，贞而测度试另犁一个浇模态备时，想仍能养获得勤好的润分类补性能裳。深度庆学习设的应抢用深度声学习猛在多介任务稳学习造中的胀应用深度证学习貌的应戴用深度巾学习舱在多钱任务补学习袋中的刚应用在深开度学改习模蛙型中奇，对份于相剥关任浇务的访联合慨学习邀，往牺往会胜取得阳较好挺的特狸征表刑达；多任蹈务联属合学霉习，卡能够闪增强遣损失负函数泊的作胡用效墨能；比如时：单落独进挂行人川脸检济测会限比较磨难（醉光照烟、遮梦挡等震因素炊），太但是晨当人都脸检套测与盒人脸祸识别戒这两没个相隶关的仔任务筝联合变学习撞时，舒人脸俘检测新的难劣度反跌而降肆低了魂。深度胃学习摇的应幸用基于袭深度豪学习滥的迁如移学搬习应冒用深度呼学习悬的应仔用基于童深度武学习邻的迁梅移学裤习应帜用特征向共享深度绝学习记的应木用基于红深度赵学习持的迁隙移学赞习应寻用深度狸学习缠的应今用深度践学习信在大逮尺度玻数据田集上挑的应壳用大尺续度数躬据集戒：样本皮总数>1滔00餐M,类别套总数>1馅0K延,特征嚷维度>1摘0K深度端学习株的应戴用深度毅学习弱在大倚尺度敲数据柳集上卸的应蛙用模型哭的并龙行运须算化深度腰学习欢的应揪用深度激学习场在大普尺度皂数据妄集上麻的应集用分布途式深嫩度学覆习模观型深度惜学习垃的应仔用深度崖学习禽在大狐尺度谱数据趟集上纯的应眼用分布拍式深煮度学馋习模扣型深度组学习马的应怎用深度吊学习觉在大繁尺度立数据柏集上斯的应党用参数柄个数皮达到1.蒙15陕b买il土li羽on，若底不能否并行傍优化贿参数思，任惨务无呜法完坦成！深度戴学习军的应蠢用深度挪学习殿的St训at搁e-深of叹-t款he趁-a铁rt展引望未来如需解潮决的蝇问题差：对于籍一个耐特定盲的框蔑架，卵多少堡维的俯输入苹它可槐以表宗现得弓较优闷？对捕只捉短惠时或渗者长愧时间泽的时道间依烈赖，李哪种尼架构厅才是感有效晴的？如何叠对于膏一个债给定也的深屈度学落习架脆构，希融合挑多种兵感知奶的信犯息？如何乖分辨体和利丽用学腿习获壤得的戏中、斥高层吹特征葬语义花知识姨？有什抛么正捷确的舟机理嘴可以游去增板强一雅个给占定的霸深度照学习约架构花，以驾改进齿其鲁锅棒性指和对嚼变形急及数弟据丢氧失的劈燕不变斩性？模型赔方面敲是否子有其麦他更佩为有朵效且督有理粱论依慰据的绩深度炊模型令学习洗算法踢？是否缎存在青更有店效的黄可并孙行训脊练算像法？参考圈文献Tu债to磁ri腾al炉s苍&绑Ba风ck孩gr堆ou部nd况M蚂at贿er热ia品l–遵Yo尼sh伶ua学B馒en役gi熊o,桨L考ea询rn脑in爪g坑De极ep情A夏rc棒hi敲te率ct纺ur冰es贯f氧or尸A页I,丢F泻ou杨nd亏at张io可ns亿a需ndTr巾en造ds差in心M佳ac世hi淘ne私L只ea毅rn士in朗g,缠2断(1量),疗p垦p.崭1-邀12槐7,左2复00窃9.–Le去Cu伪n,怨C奸ho闻pr杏a,扣H乔ad挖se责ll品,瓜Ra字nz百at左o,村H否ua狠ng尼:田A词Tu馆to逃ri修al挪o临n稿En悲er味gy栽-B蜜as请edLe太ar始ni稼ng捞,速i批n我Ba牧ki膛r,膊G答.荷an室d疤Ho么fm摄an唱,钉T.香a猾nd佣S股ch硬ol姜ko躲pf岗,宫B.助a钟nd兆S惧mo舌la盖,辞A.an桐d楼Ta穷sk检ar匙,辱B.房诚(闻Ed麻s)胡,砖P食re守di合ct衫in缺g贼St系ru拢ct霜ur骨ed还D撤at付a,触M谨IT删P皱re布ss活,萌20锹06Co墨nv般ol容ut事io竖na斜l剧Ne迟ts–突Le敬Cu贞n,死B烂ot思to贩u,商B最en锤gi卷o瘦an够d砍Ha居ff上ne哈r:环G板ra删di今en送t-活Ba戏se矮d恨Le捆ar承ni枝ng痰A变pp枝li雷ed略t衫oDo哪cu膊me淘nt干R誉ec怎og猾ni储ti冒on胞,艳Pr皮oc霉ee副di郑ng晓s框of槽t聪he卧I牧EE优E,萍8灵6(存11境):尤22雪78历-2迫32必4,No丈ve朵mb责er主1部99唉8–Ja欢rr嫂et凤t,左K畅av毛uk霉cu取og焰lu镰,筝Ra薄nz训at肉o,苹L照eC但un得:蹄Wh看at虎i犯s歉th卡e职Be守st祸M古ul盖ti射-S倡ta帅geAr概ch装it接ec昨tu绞re米f绍or辆O胳bj疯ec哈t秋Re她co奔gn珠it沾io骆n?王,唯Pr递oc槐.姥In布te安rn申at再io建na若l污Co遮nf傅er游en旱ce侦o蓬nCo咸mp角ut笑er忧V泄is仓io跟n努(I爸CC圾V'冬09刘),春I忆EE既E,烈2止00宅9–Ka裤vu雁kc耐uo以gl倚u,捐S掠er蓬ma冈ne戴t,紫B傍ou俗re枯au快,塞Gr闻eg崇or阳,狭Ma标th腔ie好u,能L队eC袍un寇:广Le年ar逼ni唤ngCo拢nv版ol邮ut庄io稳na贿l撇Fe乓at庄ur涝e异Hi兄er翻ac刮hi灭es象f南or窝V顺is福ua雪l之Re未co胡gn漏it较io迁n,耍A理dv赶an舞ce徒s忘inNe馒ur禽al嚼I时nf绍or天ma检ti办on医P索ro捏ce袋ss康in规g施Sy盖st跳em征s继(N籍IP围S汽20培10月),均2暂3,肢2剖01番0参考咬文献Un肢su狱pe汽rv赛is兆ed矩L丹ea甩rn垮in鞭g–很IC穗A但wi译th伴R衡ec扰on姐st纲ru贪ct端io呢n孙Co朝st洗f破or宫E透ff围ic典ie双nt简O洁ve预rc坦om修pl暮et损e煤Fe宿at馋ur之e俯L刻ea案rn追in雅g.喇L庄e,之Ka替rp银en产ko猾,雾Ng现ia串m,乓N钱g.披I汇n嫩NI财PS纯2咱01倚1–影Ri慎fa弱i,伤V姐in遣ce左nt瞧,辱Mu锹ll犬er库,耐Gl伙or由ot奏,鹊Be始ng喊io您,忽Co从nt穷ra爬ct着in虑g椒Au灰to宏-E帮nc窗od新er递s:柏E芦xp偷li桌ci逼t吗in捆va毅ri配an旗ce绍d虾ur添in别g劈燕fe蛮at抽ur慕e说ex敏tr恶ac冷ti墙on秤,评in肃:善Pr甩oc竭ee检di乔ng只s有of颂t山he遮T罗we溉nt左y-序ei劫gh寇t喝In讯te鹊rn滤at壤io妻na筐l驱Co薄nf疫er初en刘ce古o刘n拔Ma讯ch陆in牧e担Le思ar切ni触ng葵(齿IC妻ML对'1园1)牛,殃20哗11-往Vi庄nc阵en裂t,童L识ar层oc能he投ll械e,屿L优aj掘oi陕e,气B茂en宇gi籍o,打M硬an架za帜go预l,搞S辅ta幅ck蹲ed吐D仆en丘oi炒si仁ng规A却ut休oe神nc清od枣er忌s:兽L剩ea京rn产in屠g语Us柱ef吵ul绩R绸ep悲re氏se沟nt财at姜io绿ns已i俗n或a代De支ep改N乔et高wo压rk灾w记it窗h面a邻Lo秒ca根l强De检no抵is邀in仿g羊Cr酷it玩er呆io贺n,求J舍ou串rn仁al圣o惑f雄Ma咸ch师in分e炉Le帐ar冻ni赵ng浸R随es欠ea牵rc珍h,笑1椅1:种33犹71巡寿--观34夏08膊,说20哨10港.-招Gr元eg迟or烫,辈Sz贴la坏m,疾L恐eC干un很:树St声ru川ct眨ur测ed边S纯pa昂rs童e帮Co喝di税ng量v佛ia劳L段at另er爸al窝I少nh炉ib句it粪io爽n,Ad芬va份nc庙es添i决n朗Ne或ur日al暴I载nf忙or认ma醒ti锡on冲P盼ro童ce眠ss闹in伐g坛Sy樱st福em草s樱(N偷IP危S粥20低11芬),肉2侵4,毕2脂01得1-动Ka浙vu粘kc谊uo嫌gl茂u,宵R银an赛za搞to胸,怠Le仙Cu妻n.某"必Fa雾st潮I寄nf河er任en抽ce捏i淡n印Sp朽ar分se虏C者od窄in改g灰Al括go窃ri似th徒ms饼w饭it键h协Ap道pl惹ic普at鉴io硬ns机t馋o魔Ob崖je眼ct惠R饥ec皱og乐ni转ti跑on叶".警A捡rX落iv灶1纲01变0.这34架67重2圣00误8-秒Hi猾nt杜on为,似Kr贴iz仪he臭vs牺ky摸,钱Wa吃ng箱,陆Tr足an膜sf工or钻mi仆ng初A屯ut杨o-削en毅co侨de耀rs使,浮IC歪AN上N,蔑2系01偷1Mu旱lt香i-药mo拜da谈l扒Le删ar恐ni桥ng–眨Mu佳lt妇im骆od低al办d败ee般p柔le炉ar这ni穗ng消,千Ng源ia钟m,设K只ho培sl甩a,套K头im卸,殖Na馋m,舟L迹ee乐,棉Ng绞.做In醉P伍ro袄ce懒ed动in尝gs须o夕f迹th坊e鞋Tw荣en窃ty他-E雁ig刑ht铺h细In差te月rn俊at肌io繁na昆l刮Co锡nf泻er廊en乐ce宪o邻n慨Ma瓣ch掠in招e普Le议ar五ni辜ng已,据20右11企.参考佳文献Lo产ca美ll絮y惹Co倚nn久ec煌te栗d释Ne坡ts–观Gr圈eg脉or薄,禁Le灵Cu版n茶“E捆me枯rg勤en困ce隆o跃f递co盛mp研le著x-浩li搬ke蓝c增el桌ls繁i维n倚a交te驱mp吗or去al渴p正ro丧du绣ct倦n称et亦wo确rk淹w尘it尘h敞lo屯ca兔l驾re跌ce筒pt灾iv素e于fi员el丛ds究”晨Ar凤xi针v.对2亲00扶9–做Ra津nz碍at斥o,挤M矩ni疾h,捡H饲in挂to蝇n石“G世en捧er拒at谊in县g殊mo攀re瓶r凉ea冈li夏st梅ic柜i尺ma厨ge寇s杯us惰in腥g笋ga值te序d钥MR蹦F'牺s”峡NI雀PS快2齿01沸0–赌Le今,城Ng脚ia青m,哥C耍he伞n,股C蜘hi脸a,做K样oh呢,腹Ng降“教Ti变le顶d茅co真nv唇ol然ut狱io顿na眼l背ne围ur备al伐n漆et敏wo残rk者s”胁N多IP候S比20恐10Di遵st某ri盒bu甚te短d春Le争ar题ni菜ng–净Le打,丢Ra钓nz若at索o,软M辩on霸ga迷,盒De短vi朝n,你C骆or括ra粪do喇,绳Ch皮en窑,隔De远an腾,辰Ng油.居"B悄ui稻ld董in菌g耐Hi肯gh狗-L拨ev贪el浸F本ea谣tu乖re奔s酷Us潜in削g筹La星rg检e撞Sc呼al梁e霸Un宁su岔pe叙rv陆is屋ed搞L低ea过rn裳in行g"勒.马In坊te温rn佣at树io兔na遮l交Co棕nf续er橡en店ce博o湿f蛾Ma商ch巾in骑e唯Le冒ar尿ni批ng葡(索IC异ML谣2付01散2)迷,府Ed漏in颗bu买rg海h,源2梁01衰2.Pa誉pe冷rs鞭o浓n泡Sc捡en答e新Pa势rs销in判g–礼Fa义ra毙be咳t,摆C燃ou良pr怪ie券,蒸Na附jm宝an迈,上Le荒Cu旧n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