《AI 教父辛顿传记》第5章：深度学习革命的先驱

第5章：深度学习革命的先驱

深度学习革命是人工智能领域最重要的突破之一,彻底改变了我们对机器学习的认知和应用方式。作为这场革命的先驱之一,我有幸参与并推动了许多关键技术的发展。在本章中,我将详细介绍我在深度学习早期所做的贡献,以及这些工作如何为后来的爆发性发展奠定了基础。

5.1 深度信念网络的突破

深度信念网络(Deep Belief Networks, DBNs)是我在深度学习领域的一个重要贡献,它标志着深度学习研究的重要转折点。DBNs不仅证明了我们可以有效地训练具有多个隐藏层的神经网络,还为后续的深度学习模型提供了重要的理论和实践基础。

DBNs的基本原理

深度信念网络是由多层受限玻尔兹曼机(RBMs)堆叠而成的概率生成模型。其基本原理包括:

1. 逐层预训练:从底层开始,每一层都被视为一个RBM,使用对比散度算法进行无监督预训练。

2. 自下而上的特征提取:每一层RBM学习捕捉输入数据的更高级抽象特征。

3. 生成模型:DBN可以被视为一个生成模型,能够学习数据的概率分布。

4. 微调:预训练后,可以添加一个输出层并使用监督学习进行微调,以适应特定任务。

DBNs的数学表示可以概括为:

P(v,h1,h2,...,hl) = P(v|h1)P(h1|h2)...P(hl-2|hl-1)P(hl-1,hl)

其中v是可见层,h1,h2,...,hl是隐藏层。</