本文的主要目的，是簡單介紹時下流行的深度學習算法的基礎知識，本人也看過許多其他教程，感覺其中大部分講的還是太過深奧，于是便有了寫一篇科普文的想法。博主也是現學現賣，文中如有不當之處，請各位指出，共同進步。

本文的目標讀者是對機器學習和神經網絡有一定了解的同學（包括：梯度下降、神經網絡、反向傳播算法等），機器學習的相關知識。

深度學習簡介
深度學習是指多層神經網絡上運用各種機器學習算法解決圖像，文本等各種問題的算法集合。深度學習從大類上可以歸入神經網絡，不過在具體實現上有許多變化。深度學習的核心是特征學習，旨在通過分層網絡獲取分層次的特征信息，從而解決以往需要人工設計特征的重要難題。深度學習是一個框架，包含多個重要算法:

Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網絡

AutoEncoder自動編碼器

Sparse Coding稀疏編碼

Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機

Deep Belief Networks(DBN)深信度網絡

Recurrent neural Network(RNN)多層反饋循環神經網絡神經網絡

對于不同問題(圖像，語音，文本)，需要選用不同網絡模型才能達到更好效果。

此外，最近幾年增強學習(Reinforcement Learning)與深度學習的結合也創造了許多了不起的成果，AlphaGo就是其中之一。

人類視覺原理
深度學習的許多研究成果，離不開對大腦認知原理的研究，尤其是視覺原理的研究。

1981 年的諾貝爾醫學獎，頒發給了 David Hubel（出生于加拿大的美國神經生物學家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前兩位的主要貢獻，是“發現了視覺系統的信息處理”，可視皮層是分級的。

人類的視覺原理如下：從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素 Pixels），接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發現邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的），然后進一步抽象（大腦進一步判定該物體是只氣球）。下面是人腦進行人臉識別的一個示例：

對于不同的物體，人類視覺也是通過這樣逐層分級，來進行認知的：

我們可以看到，在最底層特征基本上是類似的，就是各種邊緣，越往上，越能提取出此類物體的一些特征（輪子、眼睛、軀干等），到最上層，不同的高級特征最終組合成相應的圖像，從而能夠讓人類準確的區分不同的物體。

那么我們可以很自然的想到：可以不可以模仿人類大腦的這個特點，構造多層的神經網絡，較低層的識別初級的圖像特征，若干底層特征組成更上一層特征，最終通過多個層級的組合，最終在頂層做出分類呢？答案是肯定的，這也是許多深度學習算法（包括CNN）的靈感來源。

卷積網絡介紹
卷積神經網絡是一種多層神經網絡，擅長處理圖像特別是大圖像的相關機器學習問題。

卷積網絡通過一系列方法，成功將數據量龐大的圖像識別問題不斷降維，最終使其能夠被訓練。CNN最早由Yann LeCun提出并應用在手寫字體識別上（MINST）。LeCun提出的網絡稱為LeNet，其網絡結構如下：

這是一個最典型的卷積網絡，由卷積層、池化層、全連接層組成。其中卷積層與池化層配合，組成多個卷積組，逐層提取特征，最終通過若干個全連接層完成分類。

卷積層完成的操作，可以認為是受局部感受野概念的啟發，而池化層，主要是為了降低數據維度。

綜合起來說，CNN通過卷積來模擬特征區分，并且通過卷積的權值共享及池化，來降低網絡參數的數量級，最后通過傳統神經網絡完成分類等任務。

降低參數量級
為什么要降低參數量級？從下面的例子就可以很容易理解了。

如果我們使用傳統神經網絡方式，對一張圖片進行分類，那么，我們把圖片的每個像素都連接到隱藏層節點上，那么對于一張1000x1000像素的圖片，如果我們有1M隱藏層單元，那么一共有10^12個參數，這顯然是不能接受的。（如下圖所示）

但是我們在CNN里，可以大大減少參數個數，我們基于以下兩個假設：

1）最底層特征都是局部性的，也就是說，我們用10x10這樣大小的過濾器就能表示邊緣等底層特征

2）圖像上不同小片段，以及不同圖像上的小片段的特征是類似的，也就是說，我們能用同樣的一組分類器來描述各種各樣不同的圖像

基于以上兩個，假設，我們就能把第一層網絡結構簡化如下：

我們用100個10x10的小過濾器，就能夠描述整幅圖片上的底層特征。

卷積（Convolution）
卷積運算的定義如下圖所示：

如圖所示，我們有一個5x5的圖像，我們用一個3x3的卷積核：

1　　0　　1

0　　1　　0

1　　0　　1

來對圖像進行卷積操作（可以理解為有一個滑動窗口，把卷積核與對應的圖像像素做乘積然后求和），得到了3x3的卷積結果。

這個過程我們可以理解為我們使用一個過濾器（卷積核）來過濾圖像的各個小區域，從而得到這些小區域的特征值。

在實際訓練過程中，卷積核的值是在學習過程中學到的。

在具體應用中，往往有多個卷積核，可以認為，每個卷積核代表了一種圖像模式，如果某個圖像塊與此卷積核卷積出的值大，則認為此圖像塊十分接近于此卷積核。如果我們設計了6個卷積核，可以理解：我們認為這個圖像上有6種底層紋理模式，也就是我們用6中基礎模式就能描繪出一副圖像。以下就是24種不同的卷積核的示例：

池化（Pooling）
池化聽起來很高深，其實簡單的說就是下采樣。池化的過程如下圖所示：

上圖中，我們可以看到，原始圖片是20x20的，我們對其進行下采樣，采樣窗口為10x10，最終將其下采樣成為一個2x2大小的特征圖。

之所以這么做的原因，是因為即使做完了卷積，圖像仍然很大（因為卷積核比較小），所以為了降低數據維度，就進行下采樣。

之所以能這么做，是因為即使減少了許多數據，特征的統計屬性仍能夠描述圖像，而且由于降低了數據維度，有效地避免了過擬合。

在實際應用中，池化根據下采樣的方法，分為最大值下采樣（Max-Pooling）與平均值下采樣（Mean-Pooling）。

LeNet介紹
下面再回到LeNet網絡結構：

這回我們就比較好理解了，原始圖像進來以后，先進入一個卷積層C1，由6個5x5的卷積核組成，卷積出28x28的圖像，然后下采樣到14x14（S2）。

接下來，再進一個卷積層C3，由16個5x5的卷積核組成，之后再下采樣到5x5（S4）。

注意，這里S2與C3的連接方式并不是全連接，而是部分連接，如下圖所示：

其中行代表S2層的某個節點，列代表C3層的某個節點。

我們可以看出，C3-0跟S2-0,1,2連接，C3-1跟S2-1,2,3連接，后面依次類推，仔細觀察可以發現，其實就是排列組合：

0 0 0 1 1 1

0 0 1 1 1 0

0 1 1 1 0 0

...

1 1 1 1 1 1

我們可以領悟作者的意圖，即用不同特征的底層組合，可以得到進一步的高級特征，例如：/ + = ^ （比較抽象O(∩_∩)O~），再比如好多個斜線段連成一個圓等等。

最后，通過全連接層C5、F6得到10個輸出，對應10個數字的概率。

最后說一點個人的想法哈，我認為第一個卷積層選6個卷積核是有原因的，大概也許可能是因為0~9其實能用以下6個邊緣來代表：

是不是有點道理呢，哈哈

然后C3層的數量選擇上面也說了，是從選3個開始的排列組合，所以也是可以理解的。

其實這些都是針對特定問題的trick，現在更加通用的網絡的結構都會復雜得多，至于這些網絡的參數如何選擇，那就需要我們好好學習了。

訓練過程
卷積神經網絡的訓練過程與傳統神經網絡類似，也是參照了反向傳播算法。

第一階段，向前傳播階段：

a）從樣本集中取一個樣本(X,Yp)，將X輸入網絡；

b）計算相應的實際輸出Op。

在此階段，信息從輸入層經過逐級的變換，傳送到輸出層。這個過程也是網絡在完成訓練后正常運行時執行的過程。在此過程中，網絡執行的是計算（實際上就是輸入與每層的權值矩陣相點乘，得到最后的輸出結果）：

第二階段，向后傳播階段

a）算實際輸出Op與相應的理想輸出Yp的差；

b）按極小化誤差的方法反向傳播調整權矩陣。

以上內容摘自其他博客，由于我也沒有仔細了解這一塊，建議直接參考原博客。

參考資料

Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（七）?

Deep Learning論文筆記之（四）CNN卷積神經網絡推導和實現

卷積神經網絡（一）：LeNet5的基本結構

UFLDL Tutorial?

文章轉載自：Alex Cai