13、深度学习中的无监督特征学习与图像识别技术

深度学习中的无监督特征学习与图像识别技术

在深度学习领域，无监督特征学习和图像识别是两个至关重要的研究方向。无监督特征学习能够在不需要大量人工标注数据的情况下，自动学习数据中的高级特征；而图像识别则致力于让计算机像人类一样准确地识别图像中的物体。下面我们将深入探讨相关的技术和方法。

无监督特征学习

无监督特征学习主要涉及两种强大的技术：自编码器（Autoencoders）和受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）。

自编码器

自编码器可以看作是一种压缩过滤器，其作用是压缩数据，仅保留最具信息性的部分，并能够确定性地重建原始数据的近似值。它是解决降维和非线性压缩问题的优雅方案，绕过了主成分分析（PCA）技术的局限性。

自编码器的优势显著。一方面，它可作为进一步分类任务的预处理步骤，每个隐藏层的输出都是数据的一种可能的信息表示级别，或者是其去噪和恢复后的版本。另一方面，它可以利用重建误差作为单个点与其他点之间差异的度量，这种技术广泛应用于异常检测问题。不过，自编码器假设观察到的关系是恒定和确定性的，对于时变关系或依赖于可观察维度的情况，可能需要分组和训练不同的网络以实现自适应，但一旦训练完成，网络就假定这些关系不受随机变化的影响。

受限玻尔兹曼机

受限玻尔兹曼机采用随机方法来采样和调整权重，以最小化重建误差。其基本思想是存在一些可见的随机变量和一些隐藏的潜在属性，目标是找出这两组变量之间的联系。

以电影评分为例，可能存在一些隐藏属性，如电影类型，以及一些随机观察结果，如评分和/或评论。在这种拓扑结构中，偏置项可以看作是调整每部电影不同