33、深度学习中的深度信念网络、自编码器与长短期记忆网络

深度学习中的深度信念网络、自编码器与长短期记忆网络

在深度学习领域，深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）、自编码器（Autoencoder）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks, LSTMs）是非常重要的模型。下面我们将详细介绍这些模型的原理、训练过程以及应用。

深度信念网络（DBNs）

深度信念网络的训练主要分为预训练和微调两个阶段。

预训练阶段

预训练阶段通常通过堆叠受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）来完成。具体来说，下一个RBM使用前一个RBM的隐藏层作为可见层进行训练，以此来初始化每一层的参数。这个过程利用对比散度（Contrastive Divergence, CD）算法，该算法使用吉布斯采样（Gibbs sampling）从条件分布中抽取样本，生成马尔可夫链。当k趋近于无穷大时，分布会趋近于真实的平稳分布，但在预训练中，k = 1通常就能得到令人满意的近似结果。

下面是一个简单的堆叠RBMs的示意：

v1
v2
v3
...
vm
⇔
1st RBM
h1
h2
...
hn
v1
v2
...
vn
h1
...
hq
2nd RBM
⇔
· · ·
v1
...
vp
h1
...
hs
kth RBM
⇔

微调阶段

在完成参数初始化后，需要对模型进行微调。微调阶段采用有监督学习方法，利用在预训练阶段被忽略的样本标签。为了学习模型，通常会最小化一