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《神经网络与模糊系统》课程论文 题 目 基于深度学习的图像特征提取 院 （系） 电子工程学院 学 号 xxx 专 业 智能信息处理 年 级 xxx 学生姓名 xxx 指导老师 xxxx 2014 年 12 月 31日 基于深度学习的图像特征提取 摘要：大数据时代的来临，为深度学习理论的发展创造了良好的条件。autoencoder convolution pooling 一 引言 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构，通过无监督的方式分析大规模数据，发掘大数据中蕴藏的有价值信息。深度学习应大数据而生，给大数据提供了一个深度思考的大脑。 自2006年以来，深度学习在学术界持续升温。斯坦福大学、纽约大学、加拿大蒙特利尔大学等成为研究深度学习的重镇。2010年，美国国防部DARPA计划首次资助深度学习项目，参与方有斯坦福大学、纽约大学和NEC美国研究院。支持深度学习的一个重要依据，就是脑神经系统的确具有丰富的层次结构。一个最著名的例子就是Hubel-Wiesel模型，由于揭示了视觉神经的机理而曾获得诺贝尔医学与生理学奖。除了仿生学的角度，目前深度学习的理论研究还基本处于起步阶段，但在应用领域已显现出巨大能量。2011年以来，微软研究院和Google的语音识别研究人员先后采用DNN技术降低语音识别错误率20％~30％，是语音识别领域十多年来最大的突破性进展。2012年，DNN技术在图像识别领域取得惊人的效果，在ImageNet评测上将错误率从26％降低到15％。在这一年，DNN还被应用于制药公司的Druge Activity预测问题，并获得世界最好成绩，这一重要成果被《纽约时报》报道。 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。 在工业界一直有个很流行的观点：在大数据条件下，简单的机器学习模型会比复杂模型更加有效。例如，在很多的大数据应用中，最简单的线性模型得到大量使用。而最近深度学习的惊人进展，促使我们也许到了要重新思考这个观点的时候。简而言之，在大数据情况下，也许只有比较复杂的模型，或者说表达能力强的模型，才能充分发掘海量数据中蕴藏的丰富信息。运用更强大的深度模型，也许我们能从大数据中发掘出更多有价值的信息和知识。 为了理解为什么大数据需要深度模型，先举一个例子。语音识别已经是一个大数据的机器学习问题，在其声学建模部分，通常面临的是十亿到千亿级别的训练样本。在Google的一个语音识别实验中，发现训练后的DNN对训练样本和测试样本的预测误差基本相当。这是非常违反常识的，因为通常模型在训练样本上的预测误差会显著小于测试样本。因此，只有一个解释，就是由于大数据里含有丰富的信息维度，即便是DNN这样的高容量复杂模型也是处于欠拟合的状态，更不必说传统的GMM声学模型了。所以从这个例子中我们看出，大数据需要深度学习。 浅层模型有一个重要特点，就是假设靠人工经验来抽取样本的特征，而强调模型主要是负责分类或预测。在模型的运用不出差错的前提下（如假设互联网公司聘请的是机器学习的专家），特征的好坏就成为整个系统性能的瓶颈。因此，通常一个开发团队中更多的人力是投入到发掘更好的特征上去的。要发现一个好的特征，就要求开发人员对待解决的问题要有很深入的理解。而达到这个程度，往往需要反复地摸索，甚至是数年磨一剑。因此，人工设计样本特征，不是一个可扩展的途径。 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。所以“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，同过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，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，更能刻画数据丰富的内在信息。所以，在未来的几年里，我们将看到越来越多的例子：深度模型应用于大数据，而不是浅层的线性模型。 图像是深度学习最早尝试的应用领域。早在1989年，Yann LeCun (现