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深度学习——CV、CNN、RNN

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一、计算机视觉

 

1. 边缘检测(edge detection)

 

在 大多数 时候 图像的边缘 可以 承载大部分的信息 ,并且 提取边缘 可以 除去 很多 干扰信息 , 提高处理数据的效率 。其包含了 垂直边缘检测 (Vertical edge detection)和 水平边缘检测 (Vertical edge detection)等等

 

垂直边缘检测是将 输入图片 通过一种 卷积核 进行 运算 后得到一张 新的图片 ,在图片中将 垂直边缘显示 。 水平边缘检测 通过另一种 卷积核 运算,最后 输出的图片把水平边缘显示

 

正边和负边,这实际分别就是 由亮到暗 与 由暗到亮 的区别

 

2. padding

 

他的作用是:

 

 

    1. 为了解决 经过多次卷积 后 图像变得很小 的情况

 

    1. 为了尽可能的 保存原图片的边缘信息

 

 

padding的三种方式: full,same,valid

 

full模式的意思是, 从filter和image刚相交开始做卷积 ,白色部分为填0。

 

这里的same是指卷积之后 输出的feature map尺寸保持不变(相对于输入图片) ,此时filter的移动范围比full更小了。

 

valid是指 不对原图进行padding,直接进行卷积运算 ,可见filter的移动范围较same更小了。

 

3.卷积步长(Strided convolution)

 

卷积步长是指 每次移动过滤器的距离

 

4. CNN的层类型

 

卷积神经网络CNN的结构 一般包含这几个层 :

 

输入层:用于 数据的输入

 

卷积层:使用 卷积核 进行 特征提取和特征映射

 

池化层:进行下采样, 对特征图稀疏处理 ,减少数据运算量。其中包含 Max pooling和Average polling 。Max pooling:取“池化视野”矩阵中的 最大值 ;Average pooling:取“池化视野”矩阵中的 平均值

 

全连接层:通常在 CNN的尾部 进行重新拟合, 减少特征信息的损失

 

输出层:用于 输出结果

 

当然中间还可以使用一些其他的功能层:

 

归一化层(Batch Normalization):在CNN中对 特征的归一化

 

切分层:对某些(图片)数据的进行 分区域的单独学习

 

融合层:对 独立进行特征学习的分支 进行 融合

 

二、循环神经网络-RNN(Recurrent Neural Networks)

 

1. 为什幺需要RNN(循环神经网络)

 

普通神经网络都 只能单独的处理一个个的输入 , 前一个输入 和 后一个输入 是完全没有关系的。但是, 某些任务 需要能够 更好的处理序列的信息 ,即 前面的输入和后面的输入是有关系的。

 

2. RNN结构

 

这个网络在 t时刻 接收到 输入 x t x_t x t ​ 之后 , 隐藏层 的值是 s t s_t s t ​ , 输出值 是 o t o_t o t ​ 。关键一点是, s t s_t s t ​ 的值不仅仅取决于 x t x_t x t ​ ,还取决于 s t − 1 s_{t-1} s t − 1 ​

 

3. RNN结构的类型

 

一对一、一对多、多对一、多对多(输出与输出相等或不等)、注意力结构

 

4. 梯度爆炸的问题

 

梯度爆炸更容易处理一些, 因为梯度爆炸的时候 ,我们的 程序会收到NaN错误 。我们也可以 设置 一个 梯度阈值 , 当梯度超过这个阈值的时候可以直接截取。

 

5. 梯度消失的问题

 

 

    1. 合理的初始化权重值 ,以躲开梯度消失的区域

 

    1. 使用 relu代替sigmoid和tanh 作为激活函数

 

    1. 使用 长短时记忆网络(LSTM) 和 Gated Recurrent Unit(GRU) ,这是最流行的做法

 

 

①长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network——LSTM)

 

LSTM用 两个门 来控制 单元状态c的内容 ,一个是 遗忘门(forget gate) ,它决定了 上一时刻的单元状态 c t − 1 c_{t-1} c t − 1 ​ 有多少保留到当前时刻 c t c_{t} c t ​ ;另一个是 更新门(update gate) ,它决定了 当前时刻网络 c ~ t \tilde{c}_{t} c ~ t ​ 的输入有多少保存到单元状态 c t c_{t} c t ​ 。LSTM用 输出门(output gate) 来控制 单元状态 c t c_{t} c t ​ 有多少输出到LSTM的当前输出值 a t a_{t} a t ​ 。

 

②门控循环单元(GRU)

 

GRU (Gated Recurrent Unit) 是 LSTM的一种变体 ,也许是最成功的一种。 它对做了很多简化,同时却保持着和LSTM相同的效果。

 

GRU有两个有 两个门 ,即 一个重置门(reset gate)和一个更新门(update gate) 。从直观上来说, 重置门 决定了 如何将新的输入信息与前面的记忆相结合 , 更新门 定义了 前面记忆保存到当前时间步的量。

 

下图中 z为更新门,r为重置门 , r t r_t r t ​ 代表 h t − 1 h_{t-1} h t − 1 ​ 与 h ~ t \tilde{h}_{t} h ~ t ​ 之间的相关性

 

下图是简化的GRU(一个门):

 

 

三、双向循环神经网络-BRNN(Bidirectional Recurrent Neural Networks)

 

由于 标准的循环神经网络(RNN) 在时序上处理序列,他们往往 忽略了未来的上下文信息 。一种很显而易见的 解决办法 是给网络 加入未来的上下文信息 。理论上,M可以非常大来捕获所有未来的可用信息,但事实上发现如果M过大,预测结果将会变差。

 

双向循环神经网络(BRNN)的基本思想是使 每一个训练序列的正向和反向 形成 两个循环神经网络(RNN) ,而且这两个都连接着 一个输出层 。这个结构提供给 输出层 在输入序列中每一个点的 完整的过去和未来的上下文信息。

 

四、深层循环神经网络(Deep RNN)

 

深层循环神经网络是为了 增强模型的表达能力 而网络中设置了 多个循环层

 

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