高性能算法之深度学习论文

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1、研究生课程考核报告科目：高性能算法研究前沿教师:向涛姓名：周月玥学号：20161402032t专业：计算机科学与技术类别：学术型上课时间：2016.3——2016.6考生成绩：卷面成绩平时成绩课程综合成绩阅卷评语：阅卷教师(签名)重庆大学研究生院制深度学习算法研究与实现深度学习原理深度学习是机器学习拉出的分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中表征学习方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的矢量，或者更

2、抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别[6]）。深度学习的好处是将用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取的高效算法来替代手工获取特征。表征学习的目标是寻求更好的表示方法并创建更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。表达方式类似神经科学的进步，并松散地创建在类似神经系统中的信息处理和通信模式的理解上，如神经编码，试图定义拉动神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。至今已有数种深度学习框架，

3、如深度神经网络、卷积神经网络和深度信念网络和递归神经网络已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。另外，深度学习已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。深度学习的研究发展过程和最新研究现状以前，绝大多数机器学习和信号处理技术都利用浅层结构，这些结构一般包含最多一到两层的非线性特征变换，这种状况直到近几年才得以改变。浅层结构包括高斯混合模型（GMM），线性或非线性动力系统，条件随机场（CRF）、最大熵模型（MaxEnt）、支持向量机（SVM）、逻辑回

4、归（LR）、核回归以及多层感知器（MLP）（包括极限学习器而且只包含一个隐层）。已近证明，浅层结构在解决很多简单的或者限制较多的问题上效果明显，但是由于其建模和表示能力有限，在遇到实际生活一些更复杂的涉及自然信号的问题时就会遇到各种困难。然而，人类信息处理机制,总是需要深度结构从丰富的感官输入信息中提取复杂结构并构建内部表示。例如，由于人类语言的产出和感知系统都具有清晰的层结构，这就使得信息可以从波形层转换到语言层。同理，人类视觉系统也有分层的特点这些虽然基本都只是存在于感知层面，但有趣的是，有时候

5、在产出时也有分层的特点。我们应该相信，如果能提出更高效且更有效的深度学习算法，那么用于处理这种自然信号的最前沿技术也将进一步得到提高。深度学习的概念起源于对人工神经网络的研究。前馈神经网络或具有多隐层的多层感知器是深度结构模型中很好的范例。加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗——GeoffreyHinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在顶尖学术刊物《科学》上发表了一篇文章，开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要的信息：1.很多隐层的人工神经网络具有优异的特征学

6、习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；2.深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（Layer-wisePre-training）来有效克服，在这篇文章中，逐层初始化是通过无监督学习实现的。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

7、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

8、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。正如文章开头所描述的，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深度学习的应用情况语音识别语音识别系统长期以来，在描述每个建模单元的统计概率模型时，大多采用的是混合高斯模型（GMM）。这种模型由于估