深度学习的相关算法研究
深度学习中的特征提取算法研究
深度学习中的特征提取算法研究深度学习是人工智能领域中的一种重要方法，是模仿人类神经系统运作的机器学习算法。
在深度学习中，特征提取是一个非常关键的步骤，通过特征提取获取到的特征信息可以帮助模型更好地进行分类、识别等任务。
因此，在深度学习中，特征提取算法的研究具有非常重要的意义。
1. 传统的特征提取方法在传统的机器学习中，特征提取是一个非常重要的步骤，这也是深度学习中的特征提取算法的前身。
传统的特征提取方法主要包括手工提取和基于数据驱动的方法。
手工特征提取方法是指根据先验知识，手动地选择和设计特征。
这种方法虽然简单，但受限于先验知识的质量和数量，所提取的特征信息可能不够全面，不够准确。
而基于数据驱动的方法则是利用机器学习算法自动地从数据中提取特征，但其缺点是需要大量的标注数据。
2. 深度学习中的特征提取算法深度学习通过多层的神经网络来实现特征提取，不需要手工提取特征或者对数据进行人工标注。
深度学习中的特征提取算法主要有以下几种：（1）卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种非常常见的深度学习方法，它包含了多个卷积层和池化层。
卷积层主要用于提取输入图片的局部特征，池化层用于对特征图进行降维操作。
卷积神经网络可以有效地提取图像和语音等信号中的特征信息，在图像识别、语音识别等任务上得到了广泛应用。
（2）自编码器（Autoencoder）自编码器是一种无监督学习算法，它可以通过学习数据的低维表示来提取特征信息。
自编码器主要包括编码器和解码器两个部分，编码器将输入数据编码为低维表示，解码器则将低维表示解码为原始数据。
自编码器可以学习到输入数据的潜在结构，从而提取特征信息。
（3）循环神经网络（RNN）循环神经网络主要用于处理序列数据，如语音、文本等。
循环神经网络具有记忆性，可以有效地提取序列数据中的特征信息。
循环神经网络的一种变种是长短时记忆网络（LSTM），它通过门结构控制输入数据的流动，可以避免梯度消失或爆炸的问题，从而更好地提取序列数据中的特征信息。
基于深度学习的多模态数据融合算法研究
基于深度学习的多模态数据融合算法研究多模态数据融合是指将来自不同模态的数据进行融合和整合，以提取更全面和准确的信息。
随着深度学习的快速发展，基于深度学习的多模态数据融合算法成为了研究热点。
本文将从算法原理、应用领域、研究挑战和未来发展等方面进行探讨，以期为相关领域的研究提供参考。
一、算法原理基于深度学习的多模态数据融合算法主要包括特征提取、特征融合和决策生成三个主要步骤。
首先，通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习方法从不同模态的数据中提取高维特征表示。
然后，利用神经网络中的连接机制将来自不同模态的特征进行融合。
最后，在决策生成阶段，通过使用适当的分类器或回归器对整合后的特征进行分类或回归分析。
二、应用领域基于深度学习的多模态数据融合算法在许多领域都有广泛应用。
在医学图像处理中，结构化（如MRI）和功能性（如PET）影像的融合可以提供更全面的诊断信息。
在自然语言处理中，将文本信息与图像或视频数据融合可以提高语义理解和情感分析的准确性。
在智能交通中，将传感器数据、视频图像和语音信息进行融合可以提高交通流量预测和智能驾驶系统的性能。
三、研究挑战基于深度学习的多模态数据融合算法面临着一些挑战。
首先，不同模态之间存在不一致性和异构性，如数据分布不同、尺度差异等，这会影响特征提取和特征融合的效果。
其次，多模态数据通常具有高维度和大规模特征，在深度学习算法中容易导致维数灾难和计算复杂度过高。
此外，在深度学习训练过程中需要大量标注样本进行监督学习，而多模态标注样本往往难以获取。
四、未来发展基于深度学习的多模态数据融合算法在未来有许多发展方向。
首先，在算法方面，可以进一步研究不同网络结构、损失函数以及正则化方法，以提高特征提取和特征融合的性能。
其次，可以探索无监督学习和半监督学习方法，以减少对大量标注样本的依赖。
此外，可以结合领域知识和先验信息，引入领域自适应和迁移学习的思想，提高算法在特定领域中的适应性和泛化能力。
基于深度学习的计算机视觉算法及应用研究与优化
基于深度学习的计算机视觉算法及应用研究与优化近年来，随着深度学习技术的不断发展和研究，计算机视觉领域取得了巨大的进展。
基于深度学习的计算机视觉算法和应用的研究和优化，成为人工智能领域一个热门的研究方向。
本文将从算法研究和应用场景两个方面，探讨基于深度学习的计算机视觉算法及应用的研究与优化。
在深度学习的计算机视觉算法研究方面，研究人员提出了一系列新的算法和模型，以应对计算机视觉领域中的各种挑战。
其中，深度卷积神经网络（CNN）是目前应用最为广泛的深度学习算法之一。
CNN 模型通过多层卷积和池化操作，可以有效地提取图像中的特征信息。
根据其结构和功能的不同，神经网络的变种模型有很多，例如自编码器、循环神经网络、生成对抗网络等。
这些模型在计算机视觉任务中的应用，如图像分类、目标检测、图像分割等，取得了令人瞩目的成果。
以图像分类为例，CNN 在该任务中取得了显著的进展。
一方面，研究者通过不断改进网络结构和优化训练算法，提高了分类准确率。
例如，引入残差结构的ResNet 模型在 ImageNet 数据集上取得了极高的分类准确率。
另一方面，基于迁移学习的方法也被广泛应用于图像分类任务中。
通过利用预训练好的网络模型，在新任务上进行微调，可以大幅度降低模型训练的复杂度，同时获得较好的分类性能。
除了图像分类，基于深度学习的计算机视觉算法还在目标检测和图像分割任务中得到了广泛应用。
在目标检测方面，研究者提出了一系列的方法，如 Faster R-CNN、YOLO 和 SSD 等。
这些方法通过引入特定的网络结构和算法，实现了在复杂场景下高效准确地检测出多个目标的能力。
在图像分割任务中，研究者提出了基于全卷积网络（FCN）和 U-Net 等的方法，实现了像素级别的图像分割。
这些方法对于医学影像分析、自动驾驶和视频分析等领域具有重要的应用价值。
除了算法研究，基于深度学习的计算机视觉应用的优化也是一个重要的研究方向。
在实际应用中，计算机视觉任务通常需要处理大量的数据和复杂的计算。
基于深度学习的网络搜索算法研究
基于深度学习的网络搜索算法研究随着互联网的爆发式发展，人们对于搜索引擎的需求也随之增加。
而如何让搜索引擎更加智能化，更加符合用户的真实需求，成为了人们探索的一个重要方向。
近年来，以深度学习为代表的人工智能技术的发展，给搜索引擎的发展带来了新的希望。
一、深度学习技术介绍深度学习是机器学习的一个分支，正如其字面意思所示，深度学习是模拟人脑中神经元之间的交互方式进行学习的方法。
与传统的机器学习相比，深度学习的算法更具层次性，可以通过多层前馈神经网络自动学习特征，并通过“反向传播算法”进行训练。
深度学习算法相比于传统算法在自然语言处理、图像识别等场景中的表现，优秀得多，因此也受到了越来越多的关注。
二、深度学习与搜索算法的结合搜索引擎本质上就是一个信息检索系统，其目标是将用户输入的查询语句转化为与之相关的文档列表，并为用户提供可视化的网页排版展示。
在传统的搜索引擎中，对于查询语句和文档的匹配，通常采用向量空间模型，利用关键词、文本相似度、链接等等计算文档的相关性。
但是对于一些长尾词汇量大比较专业领域，传统的搜索算法往往难以提供良好的搜索结果。
而利用深度学习技术，我们可以将文本和输入的查询语句编码到一个高维向量上，通过深度学习自动学习特征，对于意图相似、文本表达相近的查询会获得更高的匹配分数。
因此深度学习技术有望通过学习用户查询的神经网络模型代替传统的向量模型，从而提高搜索引擎的检索效果和用户体验。
而且深度学习技术还能利用用户数据进行训练，进一步提高真实情境下的搜索效果。
三、深度学习搜索引擎在应用中的表现深度学习搜索引擎在应用中的表现正在逐渐走向成熟。
欧洲一家搜索引擎机构使用深度学习技术，使得搜索结果的召回率和准确率得到了显著提升。
淘宝搜索引擎也利用深度学习技术，已经将搜索结果展现成了以图片为主的形式，让消费者在搜索与购买过程中更加自然而流畅。
谷歌的神秘搜索算法也有消息称应用到了深度学习技术。
近日，百度也发布了神经元搜索系统，这一系统就运用了深度学习技术。
基于深度学习的立体匹配算法研究
基于深度学习的立体匹配算法研究随着现代科技的不断进步，深度学习在计算机视觉领域发挥着越来越重要的作用。
其中，在立体匹配算法的研究中，深度学习的应用已经得到了广泛的认可和应用。
本文将着重探讨基于深度学习的立体匹配算法研究。
一、立体匹配算法概述立体匹配算法是指通过对两幅具有一定视角差异的图像进行比较，以获取三维立体信息的一种算法。
其中，匹配是立体重建和视觉跟踪的核心技术之一。
立体匹配算法从原理上可以分为基于局部和全局两种方法。
其中，基于局部的匹配可以快速地获得立体信息，但是对于复杂的场景表达能力有限；基于全局的匹配可以获得更好的匹配结果，但是执行效率较低。
因此，为了更好地平衡算法的效率和精度，立体匹配算法在发展中不断探索着新的方法和策略。
其中，基于深度学习的立体匹配算法的应用正成为发展的趋势。
二、基于深度学习的立体匹配算法原理基于深度学习的立体匹配算法主要使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为核心模型，通过训练得到二者视差差异下的匹配结果。
其中，CNN模型能够通过局部和全局特征学习获得场景的高维度特征，从而实现立体匹配结果的生成。
在具体实现中，基于深度学习的立体匹配算法需要针对不同的问题选择不同的模型。
例如，对于低纹理或重复纹理的场景，深度学习模型可以通过引入弱监督机制来提高算法的性能；对于复杂的场景，则需要设计多级网络结构来提高算法的表达能力。
此外，基于深度学习的立体匹配算法还需要对数据进行预处理和增强，例如对图像进行去噪、颜色平衡和几何变换等操作，从而提高算法的稳定性和鲁棒性。
三、基于深度学习的立体匹配算法应用与研究进展目前，基于深度学习的立体匹配算法已经成为立体匹配研究的热点。
其中，一些最新的研究进展已经取得了很好的效果。
例如，一些研究者使用基于深度学习的方法，大大提高了立体匹配算法的识别准确率，以及执行效率。
同时还有一些研究探索了结合多源数据的联合学习方案，从而在不同场景下对立体匹配结果进行优化和融合。
深度学习中的强化学习算法优化研究
深度学习中的强化学习算法优化研究深度学习是人工智能领域中一种非常热门的技术，而强化学习算法是深度学习中的关键一环。
然而，深度学习中的强化学习算法在应用过程中仍然存在着一些问题和挑战。
本文将对深度学习中的强化学习算法优化进行研究，以分析现有的问题和提出优化策略。
一、深度学习中的强化学习算法深度学习中的强化学习算法是指使用深度神经网络作为函数逼近器的一种强化学习方法。
其基本思想是通过观察环境的反馈来学习最优策略，以获得最大的累积奖励。
在训练过程中，深度神经网络会不断地优化自身的参数，以提高对环境的建模能力和决策能力。
二、现有问题与挑战尽管深度学习中的强化学习算法取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战。
首先，深度神经网络的训练过程需要大量的样本数据，而在强化学习中获取大量的样本数据是非常困难和耗时的。
其次，由于深度学习中的强化学习算法通常为离线训练方式，无法及时地适应环境的变化。
再次，深度神经网络的结构较为复杂，训练过程中容易出现过拟合等问题，导致模型的泛化能力不足。
三、优化策略为了解决深度学习中的强化学习算法存在的问题和挑战，需要进行相应的优化策略。
首先，可以采用模拟仿真等技术来增加样本数据的数量，从而提高深度神经网络的训练效果。
其次，可以引入在线学习的方式，使模型根据实时的环境反馈进行实时调整，以适应环境的变化。
再次，可以对深度神经网络的结构进行精细化设计，减少模型的复杂性，提高模型的泛化能力。
此外，还可以通过引入正则化方法等手段来解决深度学习中的过拟合问题。
四、实验与案例分析为了验证优化策略的有效性，可以进行相应的实验和案例分析。
例如，可以选择某个强化学习算法，并选定一个具体的应用场景，通过比较优化前后的性能指标来评估优化策略的效果。
另外，还可以通过对比不同的优化策略，找出最适合当前问题的优化方案，实现最好的性能提升。
五、展望与总结深度学习中的强化学习算法优化研究是一个持续发展的课题。
未来，我们可以进一步探索更有效的优化策略，并将其应用到更广泛的领域中。
基于深度学习的路径规划算法研究
基于深度学习的路径规划算法研究在过去几十年中，路径规划一直是机器人控制和智能交通系统领域的热门研究方向。
在实践中，如何提高路径规划的效率和准确性一直是目标。
基于深度学习的方法已经在这个领域得到广泛的研究和应用，并在实践中证明了其优越性。
本文将深入研究基于深度学习的路径规划算法。
一、深度学习的基本原理深度学习是一种基于大规模神经网络的机器学习方法。
它的核心原理是通过利用大量标注的数据来训练深度神经网络，并从中学习到复杂的数据表示形式。
它可以在没有明确规则的情况下，自动从数据中学习规律。
二、深度学习在路径规划中的应用基于深度学习的路径规划方法，可以将路径规划问题转换为一个机器学习问题。
它可以通过大量的标注数据来训练神经网络，并将其应用于路径规划中。
基于深度学习的路径规划方法包括以下步骤：1. 数据准备。
数据准备是基于深度学习的路径规划方法中最为重要的步骤。
数据应包含标注好的轨迹、车辆状态、传感器数据、地图信息等。
2. 特征提取。
在神经网络中需要定义输入特征。
特征提取的任务是从原始数据中提取出最具代表性的特征。
在路径规划中，可能需要提取出关键点、转弯角度、车道标识等特征进行训练。
3. 神经网络训练。
经过数据准备和特征提取后，可以使用这些数据来训练神经网络。
神经网络需要根据输入特征输出路径的概率分布。
根据代价函数的定义，可以通过梯度下降算法来优化神经网络。
4. 解码路径。
由于神经网络输出的是路径的概率分布，因此需要一种方法来解码最优路径。
最常用的方法是贪心算法，该算法沿着最大概率的路径从起点到终点。
三、目前基于深度学习的路径规划算法研究进展通过对研究文献的调研，我们发现，目前基于深度学习的路径规划算法已经在多个领域得到了广泛的应用。
例如：1. 汽车路径规划。
基于深度学习的道路识别和车道识别模型可以帮助提高驾驶的安全性能。
2. 无人机路径规划。
基于深度学习的路径规划方法可以使无人机在不同的环境中进行快速的决策和规划。
基于深度学习的目标跟踪算法研究(一)
基于深度学习的目标跟踪算法研究近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了重大突破，其中目标跟踪算法更是受到了广泛关注。
目标跟踪是指通过连续的帧图像，从中准确地追踪特定目标的位置和运动轨迹。
传统的目标跟踪算法往往依赖于手工设计的特征和模型，缺乏泛化能力。
而基于深度学习的目标跟踪算法则通过学习大量数据的特征表示和模式，能够更好地适应各种目标和场景的变化，使跟踪结果更加准确和鲁棒。
一、深度学习与目标跟踪的结合深度学习是指一种通过模拟人类大脑神经网络结构，对输入数据进行高层次抽象和表达的机器学习方法。
在目标跟踪领域，深度学习能够有效学习图像的语义信息和目标的特征表示，从而实现准确的目标检测和跟踪。
与传统的基于特征的方法相比，深度学习能够自动生成更高级别的特征表示，并且具有更好的泛化能力。
二、深度学习目标跟踪算法的研究现状近年来，基于深度学习的目标跟踪算法得到了快速发展。
其中，卷积神经网络（CNN）的应用尤为广泛。
CNN能够通过学习图像的局部特征表示和上下文信息，来实现目标的准确定位和跟踪。
常见的CNN-based目标跟踪算法包括Siamese网络、MDNet等。
Siamese网络是一种通过两个共享参数的CNN网络，在训练阶段通过损失函数来计算模板样本和待跟踪样本之间的相似度，从而实现目标的准确定位和跟踪。
Siamese网络具有极高的计算效率和准确度，在实际应用中取得了良好的效果。
MDNet是一种多通道的CNN网络，通过自适应地选择候选框样本，并使用多层网络对目标进行跟踪。
MDNet在准确性和鲁棒性方面都取得了显著的提升，成为目前最先进的目标跟踪算法之一。
除了CNN，循环神经网络（RNN）也在目标跟踪中得到了应用。
RNN能够通过记忆上一帧图像的信息，来实现目标的连续跟踪。
通过使用长短时记忆网络（LSTM），可以有效处理图像中目标的运动模式和变化。
三、深度学习目标跟踪算法的挑战与展望尽管基于深度学习的目标跟踪算法在准确性和鲁棒性上取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
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非线性稀 疏表示
第一个样本所引起的隐层(第一个隐层)神经元响应概率的柱状图
DBN
RD-DBN
特 征
特 征
泛化能力
分类误判率(从每类数据中随机抽取100，500，1000个样本作为训练数据，50次实验平均结果)
部分响应次数较多的隐层神经元的判别能力
MNIST数据集：水平轴为所选取的神经元个数（在训练数据上响应次数较多），垂直轴为具有 部分隐层神经元的网络在训练集（每类分别取100，500和1000个样本作为训练集）和测试集 上的分类误差率（%）。
0.9974
0.1903 0.1919 0.1922 0.1458
0.9459
0.0290 0.0333 0.0304 0.0211
0.9769
0.1106 0.2580 0.1365 0.0679
0.9960
0.3567 0.4586 0.4047 0.2421
0.9994
0.0544 0.0603 0.0565 0.0206
图 8 神经元个数与年份
10
好算法的出现： 2006年，Geoffrey Hinton在Science上发表了一篇名为《Reducing with Dimensionality of Data with Neural Networks 》的文章，从此，神经网络 （主要是深度学习）便有焕发了新的青春。
Hepatitis 0.8384 2.5748
Glass 0.9737 0.9753
Wine 0.9998 0.9931
Diabetes 0.9981 0.0999
LaBP/BP
EnBP1/BP EnBP2/BP EnBP3/BP SRBP/BP
1.2279
0.2890 0.3766 0.2808 0.2202
RD-DBN学到的W1
自然图像
10000张图，每张像素为12X12 网络共有两个隐层，第一个隐层有144个神经元，第二个隐层有50个神经元
特 征
RD-DBN学到的W2
手写体数据
网络共有两个 隐层，第一个 隐层有196个神 经元，第二个 隐层有50个神 经元 手写体数据，10类，每类取2000个数据作为实验数据
大脑中每个神经元在响应时都会比不响应时消耗更多的能量。 我们用新模型中所有隐层神经元的响应值与BP网隐层神经元的响应值的比值 来判断在BP网中引入稀疏响应限制是否节省网络处理数据所需要的能量。
数据集 GaBP/BP RoBP/BP
Two-spiral 1.0005 1.9782
Iris 1.0073 1.2667
基于数据处理 群方法训练 的网络模型
1965年
卷积神经 网络模型
1979年
1986年
……
深度学习成熟条件1——数据集的增大
图 6 数据集与年份
8
深度学习成熟条件2——神经元之间的连接数增大（本质原因 是计算机硬件技术的飞速发展）
图 7 神经元连接与年份
9
深度学习成熟条件3——神经元个数的增加（本质原因是 计算机硬件技术的飞速发展）
98.08% (0.00) 76.49% (0.26)
(0.24)
97.97% (0.10) 77.17% (0.17)
(0.24)
98.19% (0.14) 77.17% (0.18)
(0.26)
98.19% (0.14) 77.40% (0.17)
泛化能力
泛化能力
网络所消耗的能量
DBN
预训练
RBM
(Hinton et al.[2006], Bengio et al. [2007])
DBN
预训练
RBM
(Hinton et al.[2006], Bengio et al. [2007])
DBN
预训练后 进行微调
以生物神经系统中神经元响应机制为启发，以信息论中的编 码理论为指导，建立有效的深度学习模型及其训练方法 提出了一种用于训练多层前向网的新算法
输入层
x
两类数据（红色，蓝色） 样本数：384
网络结构
BP(Hinton et al. [1986])
非线性稀疏表示
RoBP(Hirasawa [2009])
LaBP(Williams [1995])
GaBP(Girosi et al. [1995])
EnBP1(Chauvin [1995])
互联网界巨头进入深度学习领域
图 15 机器学习界的执牛耳者与互联网的大鳄的联姻
18
DBN
预训练
贪婪算法
(Hinton et al.[2006], Bengio et al. [2007])
DBN
预训练
RBM
(Hinton et al.[2006], Bengio et al. [2007])
刺激
稀疏响应
(Morris et al. [2003] Barlow, [1972] Olshausen et al. [2004])
(响应稀疏)
输出向量
后向传播 误差信号
前向传播信息，计 算网络的实际输出
隐
层
输入向量 稀疏响应BP网的结构
训练方法
稀疏响应BP网(SRBP)
双螺旋数据
y
隐层
编码率
编码机制为确定型时
在RBM中，隐层神经元的响应 概率(数据的表示)是确定的 等价问题 在RBM中，
失真水平
RBM是概率模型，因此使用输入数据分 布与模型分布之间的KullbackLeibler散度作为失真函数
用输入数据的分布和深度信念网的堆 积模型限制波尔兹曼机（RBM）的平 稳分布之间的Kullback-Leibler散度 作为失真函数，并采用神经系统中神 经元的稀疏响应来实现小的编码率。
NORB数据
CIFAR数据
5类，每类取 2000个数据作为训练数据
10类，每类取 2000个数据作为训练数据
特 征
特 征
泛化能力
分类误判率(从每类数据中随机抽取200，500个样本作为训练数据，50次实验平均结果)
面对浅层结构算法的局限性，并受大脑分层次处理信息和人类层次化 完成认知过程的启发，学者们一直致力于深度架构的研究
提取抽象水平 较高的特征 提取抽象水平 较低的特征
……
复兴
深度学习的概念起源于人工神经网络的研究
BP方法的局限性 深度结构的新发展 完全依赖带标签数据
实际问题中大部分数据是无标签的 考虑预训练模型，通过预训练模型选择权重的初始值 ** 深度信念 学习效率不高，特别对于大数据 用生成模型优化多层神经网络 网 当网络中层数较多时，学习时间过长 通过最大化模型似然来学习模型参数 多层前向 对初值敏感，经常陷入局部极值 学习 p(数据)而不是p(标签 |网 数据) 多层前向 2006年 …… 网 随着层数的增多，坏的局部极小点出现的概率增大
(5.67)
Wine 97.52% (3.43) Diabet es 74.93% (6.14)
(5.90)
97.63% (3.03) 75.97% (5.32)
(5.88)
97.86% (3.18) 74.43% (7.47)
(5.78)
98.08% (2.70) 75.40% (5.71)
(0.28)
训练误差线
UCI数据集
Iris dataset
Hepatitis dataset
Glass dataset
Wine dataset
Diabetes
Hepatitis Wine Iris Diabetes Class
非线性稀疏表示 稀疏表示
隐 层 神 经 元 在 四 个 训 练 样 本 上 的 响 应 柱 状 图
西安交通大学
数学与统计学院
张讲社 西安交通大学统计系
1 2 3 4 5
机器学习是使计算机具有人工智能的根本途径
传统的机器学习方法
浅层结构算法
最多含单个将原始信号转换到特定问题空间 特征的简单结构，只学习数据的单层表示。 浅层学习的局限性
在有限的样本和计算单元的情况下 对复杂函数的表示能力有限 缺乏发现数据中复杂结构的能力 针对复杂分类问题其泛化能力受到 一定限制 Google的语音识别实验证明，面对 大数据，浅层结构算法经常处于严 重的欠拟合状态。
生物依据
面对复杂的感知数据，人类总能做出合理的判断
人类大脑的结构和信息处理机制
人类大脑的信息处理系统是一多层 并行系统，它利用逐层的方式对数 据进行特征提取，从低层到高层的 特征表示越来越抽象。抽象层面越 高，越能表现语义或者意图。
人类的认知过程
人类的认知过程是以深度的方式呈现的，层次化地 组织思想和概念：首先学习简单的概念，然后使用 学习到的简单概念表示抽象层面更高的概念。
EnBP2(Chauvin [1995])
EnBP3(Chauvin [1995])
SaBP
隐层神经元 (第二个隐 训练误差线 层)在所有样本上响应 的直方图
感受野的局部化
第 二 个 隐 层 在 整 个 数 据 区 域 上 的 响 应 情 况
BP
SRBP
泛化能力 (10,000个测试样本)
RD-DBN
模型(RD-RBM)
自然图像
10000张图，每张像素为12X12 网络共有两个隐层，第一个隐层有144个神经元，第二个隐层有50个神经元
非线性稀疏表示
自然图像
10000张图，每张像素为12X12 网络共有两个隐层，第一个隐层有144个神经元，第二个隐层有50个神经元
特 征