11、深度学习中的特征表示与学习方法

深度学习中的特征表示与学习方法

在深度学习领域，特征表示与学习是至关重要的环节，它能帮助我们从数据中提取有价值的信息，以更好地完成各种任务。下面将详细介绍几种常用的特征表示与学习方法。

1. 去噪自编码器（Denoising Autoencoder）

人类的感知能力对噪声具有惊人的抗性。例如，在MNIST数据集中，即使图像中一半的像素被损坏，我们仍然能够识别出数字，甚至容易混淆的数字（如2和7）也能区分开来。从概率的角度来看，即使我们只看到图像像素的随机样本，只要有足够的信息，大脑就能以最大概率推断出像素所代表的真实内容。

去噪自编码器的基本原理很简单。我们将输入图像中固定比例的像素置为零，得到损坏后的版本$C_X$。去噪自编码器与普通自编码器的唯一区别在于，编码器网络的输入是损坏后的$C_X$，而不是原始输入$X$。这迫使自编码器学习一种对损坏机制具有抗性的编码，能够通过缺失信息进行插值，以重建原始的未损坏图像。

从几何角度来看，对于具有各种标签的二维数据集，特定类别的数据点子集$S$可能存在一种潜在的统一几何结构，称为流形（manifold）。自编码器在学习通过瓶颈层（代码层）重建数据时，会隐式地学习这个流形。

以下是构建去噪自编码器的代码示例：

import tensorflow as tf

def corrupt_input(x):
    corrupting_matrix = tf.random_uniform(shape=tf.shape(x), 
                        minval=0,maxval=2,dtype=