基于深度学习的特征提取与分类研究
基于深度学习算法的图像分类研究
基于深度学习算法的图像分类研究摘要：随着大数据时代的快速发展，图像分类问题在计算机视觉领域中备受关注。
基于深度学习算法的图像分类方法近年来取得了重大突破，成为目前最先进的技术之一。
本文旨在探讨基于深度学习算法的图像分类研究，包括其背景、方法和应用。
首先，介绍了图像分类的定义和意义，以及传统方法的局限性。
然后，重点介绍了深度学习算法的基本概念和原理，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）等。
接着，介绍了在图像分类中常用的深度学习模型，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等。
最后，讨论了基于深度学习算法的图像分类在实践中的应用，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：深度学习算法、图像分类、卷积神经网络、深度信念网络、LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet1. 引言图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
它的目标是将一幅输入图像分配给预定义的类别，如人脸识别、物体识别和场景识别等。
在传统的图像分类方法中，人工设计的特征提取对算法的性能起着决定性的影响。
然而，这种方法需要大量的人工经验，并且对于复杂的图像分类问题效果有限。
近年来，基于深度学习算法的图像分类方法在图像识别任务中取得了显著的成果，成为目前最先进的技术之一。
2. 深度学习算法的基本概念和原理深度学习算法是一种模仿人脑神经网络工作原理的机器学习技术。
它通过多层神经网络来模拟神经元之间的连接，实现对数据的高级抽象和表示。
卷积神经网络（CNN）和深度信念网络（DBN）是基于深度学习算法的图像分类中常用的模型。
CNN是一种涉及卷积运算和池化操作的神经网络模型。
它可以有效地从图像中提取特征，并实现图像分类任务。
其中，LeNet-5是CNN最早可行的模型之一，提出了卷积层、池化层和全连接层的概念，为后来的研究奠定了基础。
《基于深度学习的服装分类算法研究》
《基于深度学习的服装分类算法研究》一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，深度学习算法在服装分类等领域的应用逐渐得到了广泛关注。
深度学习技术可以通过对大量数据进行学习，提取图像的深层特征，进而实现对服装图像的高效分类。
本文将研究基于深度学习的服装分类算法，分析其原理、方法及优缺点，并探讨其在实际应用中的效果。
二、深度学习与服装分类算法概述深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，能够自动从原始数据中提取有用特征。
在服装分类中，深度学习算法可以学习到不同种类服装的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，进而实现分类。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
服装分类算法的主要流程包括数据预处理、特征提取、分类器训练和分类结果输出等步骤。
其中，特征提取是关键环节，需要从原始图像中提取出有效的视觉特征。
深度学习算法可以通过多层卷积和池化操作，自动提取出图像的深层特征。
三、基于深度学习的服装分类算法研究（一）算法原理基于深度学习的服装分类算法主要通过构建深度神经网络模型来实现。
在训练过程中，算法通过大量标记的服装图像进行学习，自动提取出有效的视觉特征，并建立分类器。
在测试阶段，算法将输入的服装图像送入神经网络模型中进行分类。
（二）算法实现在实现基于深度学习的服装分类算法时，需要选择合适的神经网络模型和训练方法。
常用的神经网络模型包括LeNet、AlexNet、VGG等。
此外，还需要进行数据预处理、参数设置、模型训练等步骤。
在训练过程中，需要使用大量的标记数据来优化模型的参数，提高分类的准确率。
（三）算法优缺点分析基于深度学习的服装分类算法具有以下优点：1. 可以自动提取图像的深层特征，减少人工特征工程的工作量；2. 可以处理高维数据，具有较好的鲁棒性和泛化能力；3. 可以实现较高的分类准确率。
然而，该算法也存在一些缺点：1. 需要大量的标记数据进行训练，数据获取和处理成本较高；2. 对于新的类别和场景需要重新训练模型，成本较高；3. 模型的解释性较差，难以理解其决策过程。
基于深度学习的音乐情感识别与分类研究
实验设置与参数调整
模型选择
本研究采用了深度神经网络（ DNN）作为主要的音乐情感识别 模型，同时对比了其他几种常见 模型的表现。
模型结构
DNN模型包含多个隐藏层，每层 包含数百个神经元，能够有效地 提取音乐特征并分类情感。
参数调整
实验中对模型的超参数进行了细 致的调整，包括学习率、批处理 大小、迭代次数等，以优化模型 的性能。
04
实验与分析
数据集介绍
01 数据集来源
本研究采用了公开可用的音乐数据集，包含了不 同风格、不同情绪的音乐作品。
02 数据集规模
数据集包含了数千首音乐作品，涵盖了多种音乐 流派和风格，为实验提供了丰富的数据资源。
03 数据集标注
每首音乐作品都经过专业人士的情感标注，包括 快乐、悲伤、平静等不同情绪标签。
误差分析
通过对实验结果的误差分析，发现主 要误差来源包括数据集的不平衡和模 型对复杂音乐特征的提取能力不足。
05
Байду номын сангаас
结论与展望
研究结论
01
深度学习模型在音乐情感识别与分类任务中表现优异
，准确率较高。
02
不同音乐风格和情感类别之间存在明显的特征差异，
可通过深度学习模型进行有效的分类和识别。
03
音乐情感识别与分类研究在音乐推荐、音乐治疗等领
循环神经网络（RNN）
用于处理序列数据，捕捉音乐中的时间依 赖性信息。
自编码器（AE）
用于学习音乐数据的内在表示和特征降维 。
情感分类算法
支持向量机（SVM）
基于统计学习理论的分类器，用于将音乐情 感分为不同的类别。
决策树（DT）
基于树形结构的分类器，通过递归地将数据 集划分为更小的子集来进行分类。
基于深度学习算法的图像识别与分类研究
全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征进行 整合，输出最终的分类结果。
深度神经网络
多层感知器
多层感知器是一种深度神经网络，通过堆叠多个神经元 层来提取和传递信息。
深度信念网络
深度信念网络是一种无监督学习的深度神经网络，通过 训练生成模型来学习数据的潜在表示。
优化算法
梯度下降法
反向传播算法
结果分析
准确率评估
使用测试集对训练好的模型进行评估，计算分类准确 率、混淆矩阵等指标。
性能对比
将所提模型与经典模型进行对比，分析所提模型的性 能优势和不足。
可视化分析
对模型的特征进行可视化，了解模型对图像特征的提 取和分类决策过程。
06
结论与展望
研究成果总结
深度学习算法在图像识别与分类领域 取得了显著成果，提高了分类准确率
和识别精度。
迁移学习、数据增强和混合模型等方 法进一步提升了图像识别的性能，为
实际应用提供了有力支持。
卷积神经网络（CNN）是处理图像识 别问题的主流深度学习算法，具有强 大的特征提取和分类能力。
深度学习算法在人脸识别、目标检测 、语义分割等领域取得了广泛应用， 为相关行业带来了巨大的商业价值。
未来研究方向
激活函数用于引入非线性特性，使神经网络能够 更好地学习和模拟复杂的数据模式。
03 权重和偏置
权重用于调节输入信号的强度，偏置则用于调整 神经元的激活阈值。
卷积神经网络
01 卷积层
卷积层是卷积神经网络的核心，通过卷积运算对 输入图像进行特征提取。
02 池化层
池化层用于降低数据的维度，减少计算量和过拟 合的风险。
根据研究目的和数据集特点，选择合适的深度学 习模型，如卷积神经网络（CNN）、残差网络 （ResNet）、迁移学习等。
基于深度学习的细胞图像识别与分类算法研究
基于深度学习的细胞图像识别与分类算法研究近年来，深度学习技术在计算机视觉领域里的应用越来越广泛，特别是在细胞图像识别和分类中的应用。
细胞图像识别和分类是生物医学领域中非常重要的一项任务，也是深度学习技术的一个热门应用领域。
本文将深入讨论基于深度学习的细胞图像识别与分类算法研究，重点关注深度学习在该领域中的应用和发展趋势。
一、细胞图像识别与分类的研究意义和挑战细胞图像识别和分类是生物医学领域中非常重要的一项任务，它可以帮助研究人员更好地理解人体细胞的结构和功能，同时还可以促进疾病的早期诊断和治疗。
但是，细胞图像识别和分类面临许多挑战，主要包括以下几个方面：（1）数据集的不确定性：生物医学领域的数据集通常非常复杂，包含大量的细胞类型和形态变化，同时还受到噪声和亮度等因素的干扰，这使得数据集的处理非常困难。
（2）特征提取的难度：与传统计算机视觉领域不同，细胞图像的特征通常非常难以描述，因此需要基于专业知识进行特征提取，这增加了处理数据的难度。
（3）算法的可扩展性：由于目标检测和分类算法需要适应各种不同的细胞类型和形态变化，因此需要设计一种具有良好可扩展性的算法。
二、基于深度学习的细胞图像识别与分类算法深度学习是目前最为通用的计算机视觉算法之一，它通过多层神经网络来完成图像的特征提取和分类。
在细胞图像识别和分类中，深度学习技术已经取得了一些非常有意义的成果。
下面我们将重点介绍基于深度学习的细胞图像识别与分类算法的一些典型方法。
（1）卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种基于深度学习的模型，它可以自动从原始数据中学习特征。
在细胞图像识别和分类中，CNN常用于特征提取和分类。
通常情况下，CNN的输入是原始的细胞图像，输出是每个细胞的类别概率。
CNN最大的优点在于可以自动学习复杂的非线性特征，从而在关键任务中表现出较好的性能。
（2）循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种基于深度学习的模型，它可以从序列数据中学习特征。
心电图信号的特征提取及分类研究
心电图信号的特征提取及分类研究心电图（ECG）是记录心脏电活动的一种非常重要的医学检查方式，不仅可以用于心血管疾病诊断和治疗，还可以用于疾病预测和预防。
ECG信号是一种时间序列信号，而ECG信号中包含有很多信息，包括心跳周期、心率、ST段等，因此如何提取ECG信号的特征并对其进行分类研究一直是一个重要的课题。
一、特征提取ECG信号中包含很多特征，如R波、QRS波群、T波等。
其中，QRS波群是ECG信号中最重要的特征，也是对ECG信号进行自动识别和分类的重要依据。
因此，QRS波群的自动检测和分类一直是ECG信号研究的重点。
常用的QRS波群检测算法有基于门限的算法、基于滤波器的算法、基于小波变换的算法等。
其中，基于小波变换的QRS波群检测算法因其较高的准确性和稳定性受到广泛关注。
该算法通过分解ECG信号，将QRS波群转化为多个小波系数，并通过考虑QRS波群在多个尺度上的显著性来进行检测。
除了QRS波群外，ST段是ECG信号中另一个重要的特征。
ST段可以反映心肌缺血、心肌梗死和心肌病等疾病的程度。
因此，对ST段的准确提取也是ECG信号研究的重要任务之一。
二、分类研究ECG信号的分类研究可以根据目的和需求进行不同的分类，如根据疾病类型进行分类、根据患者性别和年龄进行分类等。
常用的ECG信号分类方法包括基于特征提取的分类方法、基于深度学习的分类方法等。
基于特征提取的分类方法是将ECG信号中提取的特征作为分类器的输入，经过特征选择和分类器训练后对ECG信号进行分类。
该方法的优点是计算效率高，但需要根据研究需求进行特征提取和分类器设计。
基于深度学习的分类方法是采用深度神经网络对ECG信号进行分类。
该方法不需要手动提取特征，可以自动学习ECG信号的特征，并在大量数据集上具有较好的分类效果。
但是该方法需要大量的数据集和计算资源。
三、应用研究ECG信号的特征提取和分类研究不仅在心脏疾病的临床诊断和治疗上有重要的应用价值，还可以在生命体征监测、运动监测等领域发挥重要作用。
基于深度学习的遥感图像识别与分类研究
基于深度学习的遥感图像识别与分类研究遥感技术是指通过遥感卫星、飞机或其他手段获取地球表面及其周围环境的信息，并将其转化为数字数据的技术。
遥感技术已经广泛应用于气象预测、资源调查、城市规划等领域。
遥感图像识别和分类技术是遥感技术在地质环境、生态环境、农业环境和城市环境等领域的重要应用，具有广阔的应用前景。
基于深度学习的遥感图像识别与分类研究近年来成为热门话题，因其在遥感图像处理中具有明显的优势。
一、深度学习在遥感图像识别与分类中的优势深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其中深度指的是神经网络中的层数较多，通常超过10层。
深度学习巨大的计算能力和对大量数据进行学习和优化的能力，使其成为遥感图像识别和分类的重要工具。
其次，深度学习可以自动提取遥感图像特征，不需要依赖于手工提取特征，从而提升了遥感图像识别和分类的准确率。
传统方法中，图像特征的选取依赖于人工经验，且对实际情况仍有局限性。
而深度学习的卷积神经网络（CNN）可以通过多层卷积层和池化层自动学习到图像的不同特征，从而提高识别和分类的效果。
再次，深度学习可以轻松处理遥感图像的多样性。
遥感图像存在丰富的多样性，包括不同时间段、不同传感技术、不同位置、不同像元等等。
人工处理这些影像很困难，但深度学习可以通过学习不同的特征去适应不同的遥感图像数据，从而在分类和识别中起到很好的效果。
二、基于深度学习的遥感图像识别与分类方法1. 卷积神经网络分类器卷积神经网络是深度学习中用于图像识别和分类的经典方法。
卷积神经网络的主要特点是在不同层次从图像中提取特征并进行分类。
卷积神经网络分类器包括卷积层、激活层、池化层和全连接层，其主要作用是从遥感图像中提取特征，使特征具有良好的表示和泛化性。
最终使用全连接层将特征连接到输出层得到最终分类结果。
通过卷积神经网络分类器可以对遥感图像进行高精度的分类。
2. 特征提取与降维在卷积神经网络分类器的基础上，高精度的遥感图像分类结果能大大提高分类效果。
基于深度学习的文本特征提取研究综述
收稿日期:2018-10-31 修回日期:2019-03-06 网络出版时间:2019-09-24基金项目:中央高校基本科研业务专项基金(18CX 02019A );科技部创新方法工作专项(2015IM 010300)作者简介:张 千(1982-),女,副教授,研究方向为大数据智能处理㊁智慧医疗;王庆玮(1996-),女,在读硕士,研究方向为大数据智能处理㊁智慧医疗㊂网络出版地址:http :// /kcms /detail /61.1450.TP.20190924.1534.006.html基于深度学习的文本特征提取研究综述张 千,王庆玮,张 悦,纪校锋,张宇翔,祝 赫,赵昌志(中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东青岛266580)摘 要:文本特征项的选择是文本挖掘和信息检索的基础和重要内容㊂传统的特征提取方法需要手工制作的特征,而手工设计有效的特征是一个漫长的过程,但针对新的应用深度学习能够快速地从训练数据中获取新的有效特征表示㊂作为一种新的特征提取方法,深度学习在文本挖掘方面取得了一定的成果㊂深度学习与传统方法的主要区别在于,深度学习能自动地从大数据中学习特征而不是采用手工制作的特征,手工制作的特征主要依赖于设计者的先验知识,很难充分利用大数据;深度学习可以自动地从大数据中学习特征表示,并包括数以万计的参数㊂文中概述了用于文本特征提取的常用方法,并阐述了在文本特征提取及应用中常用的深度学习方法,以及深度学习在特征提取中的应用展望㊂关键词:深度学习;特征提取;文本特征;自然语言处理;文本挖掘中图分类号:TP 31 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2019)12-0061-05doi :10.3969/j.issn.1673-629X.2019.12.011Review of Text Feature Extraction Based on Deep LearningZHANG Qian ,WANG Qing -wei ,ZHANG Yue ,JI Xiao -feng ,ZHANG Yu -xiang ,ZHU He ,ZHAO Chang -zhi(School of Computer &Communication Engineering ,China University of Petroleum (East China ),Qingdao 266580,China )Abstract :The selection of text feature items is basic and important in text mining and information retrieval.Traditional feature extraction methods require hand -made features ,and manual design of effective features is a long process.However ,for new applications ,deep learning can quickly obtain new and effective feature representation from training data.As a new feature extraction method ,deep learning has made some achievements in text mining.The main difference between deep learning and traditional methods is deep learning can auto⁃matically learn features from large data rather than using hand -made features.Hand -made features mainly rely on designer 's prior knowledge ,which is difficult to fully use large data.Deep learning can automatically learn feature representation from large data and include tens of thousands of parameters.We summarize the common methods of text feature extraction and expound the deep learning methods commonly used in text feature extraction and application ,as well as the application prospect of depth learning in feature extraction.Key words :deep learning ;feature extraction ;text characteristic ;natural language processing ;text mining0 引 言机器学习是人工智能的一个分支,在许多情况下几乎成了人工智能的代名词㊂机器学习系统用于识别图像中的对象,将语音转换成文本,匹配用户感兴趣的新闻㊁文章或产品,并选择相关的搜索结果[1]㊂这些应用程序越来越多地使用了一种叫做深度学习的技术,而传统的机器学习技术在以原始的形式处理自然数据的能力上受到了限制[1-2]㊂几十年来,构建一种模式识别或机器学习系统需要周密的工程和相当大的专业领域知识㊂设计一种特征提取方法,将原始数据(如图像的像素值)转化到一个合适的内部特征向量或表现形式㊂学习子系统往往是一个分类器,可以检测或辨别输入模式分类[1];表示学习是一组方法,它允许机器对原始数据进行反馈,并自动发现用于检测或分类需求的表示[1]㊂深度学习方法是通过组合简单而非线性的模块而获得的有着多层次表现的表示学习方法,每个模块从一个层次(从原始输入)转换到一个更高㊁更抽象的层次表示,由于有足够的这种变换故可以学习到相对复杂的函数[1-2]㊂文本特征提取是一个从文本信息提取到展现文本第29卷 第12期2019年12月 计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Vol.29 No.12Dec. 2019信息的过程,是进行大量文本处理的基础[3-4]㊂在特征提取过程中,将删除不相关或多余的特征㊂特征提取作为学习算法的一种数据预处理方法,能更好地提高学习算法的精度并节省时间㊂常用的文本特征提取方法有过滤㊁融合㊁映射和聚类等㊂深度学习的关键在于这些特征层是不需要人设计的,而是使用通用学习程序从数据中学习[1]㊂深度学习只需要很少的手工量,因此可以很容易地利用现有计算和数据量的增加[1]㊂深度学习善于识别非结构化数据的模型和大多数熟悉的媒体,如图像㊁声音㊁视频㊁文本等㊂目前,深度学习的特征表示包括自编码㊁限制Boltzmann模型㊁深度信念网络㊁卷积神经网络和递归神经网络等㊂1 文本特征提取方法文本特征提取在文本分类中起着重要的作用,能直接影响文本分类的准确率[3-5]㊂它是基于向量空间模型(VSM),其中文本被看作是n维空间中的一个点,点的每个维度的数据代表文本的一个数字化特征㊂文本特征通常使用关键字集,它是指在一组预定义关键词的基础上,用一定的方法计算文本中词的权重,然后形成一个数字向量,即文本的特征向量㊂现有的文本特征提取方法包括过滤㊁融合㊁映射和聚类方法等㊂1.1 过滤方法过滤速度快,特别适用于大规模文本特征提取,过滤文本特征提取主要有词频㊁信息增益和互信息法等㊂1.1.1 词 频词频是指一个词出现在文本中的次数㊂通过词频特征选择,即删除频率小于某一阈值的词,以减少特征空间的维数㊂这种方法基于这样一个假设:小频率的单词对过滤的影响很小[3,6-7],而在信息检索的研究中,人们认为有时频率较低的词可能会包含更多的信息㊂因此,在特征选择过程中,仅仅基于词频来删除大量的词汇是不合适的㊂1.1.2 互信息用于计算两个对象相互度量的互信息法(互信息,MI)[8-9]是计算语言学模型分析中常用的方法,用于测量在过滤中从特征到主题的区别㊂互信息的定义类似于交叉熵㊂对于互信息理论进行特征提取是基于如下假设:在某一类中有较大词频的单词但在其他类中词频较小,且类具有较大的互信息㊂通常互信息被用作特征词和类之间的度量,如果特征词属于类,则它们拥有最大数量的互信息㊂由于该方法不需要对特征词与类之间的关系进行任何假设,因此非常适合于文本分类和类特征的注册[9]㊂1.1.3 信息增益IG(信息增益)是机器学习的常用方法㊂在过滤中,它被用来衡量一个已知特征是否出现在某个相关主题的文本中,以及该主题的预测信息有多少㊂信息增益是一种基于熵的评价方法,涉及到大量的数学理论和复杂的熵理论公式㊂它定义为某个特征项能够为整个分类提供的信息量,不考虑特征的熵而是特征熵的差值[10]㊂根据训练数据计算每个特征项的信息增益,并删除基于信息增益的小信息项,其余部分按信息增益降序排列㊂1.1.4 应 用文献[11]中提出一种基于特征聚类算法的无监督特征提取方法,它对利用互信息最大化(MIM)方法寻找合适的聚类特征变换进行了研究㊂UCI数据集的实验表明,该方法在分类精度方面优于传统的无监督方法PCA(主成分分析)和CA(独立分量分析);文献[12]中,针对传统词频索引逆文档频率提取算法(TF-IDF)效率低㊁准确性差的问题,提出了一种基于词频统计的文本关键词提取方法㊂实验结果表明,在关键词提取的查准率㊁查全率等指标方面,基于词频统计的TF-IDF算法均优于传统的TF-IDF算法,且能有效降低关键词提取的运行时间;在参考文献[13]中,提出一种特征选择的组合方法,该方法将基于相关的滤波器应用于整个特征集以寻找相关的特征,然后在这些特征上应用包装器,以找到指定预测器的最佳特征子集㊂1.2 融合方法融合需要特定分类器的集成,在指数增长区间内进行搜索,这种方法时间复杂度高,因此不适用于大规模的文本特征提取㊂加权法是一种特殊的融合方法,在[0,1]以内的每个特征权重都将进行训练并进行调整㊂线性分类器集成的加权方法是高效的,KNN算法是一种基于实例的学习方法[14]㊂1.2.1 加权KNN(k最近邻)Han[15]提出了一种结合KNN分类器的加权特征提取方法,该方法能将每个连续累积值进行分类并具有良好的分类效果㊂KNN方法作为一种基于统计模式识别的无参数文本分类方法,能得到较高的分类准确率和查全率[14-15]㊂1.2.2 中心向量加权法Shankar提出加权中心向量分类法,先定义一种具有区分能力的特征方法,然后利用这种能力有权区分新的中心向量,算法需要多重加权直到分类能力下降㊂1.3 映射方法映射广泛应用于文本分类并取得了良好的效果,它通常用于LSI(潜在语义索引)和PCA中㊂1.3.1 潜在语义分析LSA(或LSI)是一种新型信息检索代数模型,是㊃26㊃ 计算机技术与发展 第29卷用于知识获取和演示的计算理论或方法,采用统计计算的方法对大量文本集进行分析,提取词间潜在的语义结构,利用这种潜在的结构来表示词和文本,从而通过简化文本向量消除词之间的相关性并减少维数[10]㊂潜在语义分析的基本概念是将高维VSM中的文本映射到低维潜在语义空间,这种映射是通过项目或文档矩阵的SVD(奇异值分解)来实现的[14]㊂LSA的应用:信息过滤㊁文档索引㊁视频检索㊁文本分类与聚类㊁图像检索㊁信息提取等㊂1.3.2 最小二乘映射方法Jeno对基于中心向量和最小二乘法的高维数据约简做了研究,他认为由于聚类中心向量反映了原始数据的结构而SVD不考虑这些结构,所以降维比SVD更具有优势㊂1.3.3 应 用文献[16]中提出了一种新的滤波器,这种滤波器基于盖然论的概率特征选择方法,即DFS(基于特征选择)文本分类方法㊂实验对不同的数据集㊁分类算法和成功措施进行了比较,结果表明DFS在分类精度㊁降维率和处理时间方面提供了有竞争力的性能[16]㊂1.4 聚类方法聚类法考虑到文本特征的本质相似性,主要是对文本特征进行聚类,然后使用每个类的中心来替换该类的特性㊂该方法压缩比很低并且分类精度基本保持不变,但是复杂度较高㊂1.4.1 CHI(卡方)聚类法通过每个特征词对每个类(每个特征词得到对每个类的CHI值)贡献的计算,CHI聚类法聚类文本特征词对分类的相同贡献,使它们的共同分类模型取代了传统算法中每个单词对应一维的模式㊂1.4.2 概念索引在文本分类中,概念索引(CI)是一种简单有效的降维方法㊂通过将每个类的中心作为基向量结构的子空间(CI子空间),然后将每个文本向量映射到这个子空间,得到文本向量到子空间的表示㊂训练集所包含的分类量正是CI子空间的维数,通常小于文本向量空间的维数,从而实现向量空间的降维㊂1.4.3 应 用文献[17]对利用遗传算法和模糊聚类技术将大特征空间与有效数字相结合的两种方法进行了描述,最后利用自适应神经模糊技术实现了模式的分类㊂整个工作的目的是实现对人脑肿瘤病变分类的识别,即CT和MR图像所确定的占位性病变㊂2 深度学习方式深度学习是在2006年由Hinton等提出的一类无监督学习,它的概念来源于人工神经网络的研究㊂深度学习结合底层特征形成更抽象㊁更高层次的属性表征或特征,深层次地发现数据的分布特征表示[2]㊂深度学习与表面学习相反,现在很多学习方法都是表面结构算法,而且它们都存在一定的局限,如在有限样本的情况下复杂功能性具有局限,对复杂分类问题的泛化能力受到一定的限制[18]㊂深度学习和传统的模式识别方法间的主要区别是深度学习能够自动地从大数据中学习特征,而不是采用手工制作的特征[2]㊂在计算机视觉发展史上,五年到十年才能出现一个被广泛认可的优良特性,但是针对新的应用,深度学习能够快速从训练数据中获取新的有效特征表示㊂深度学习技术应用在普通的NLP(自然语言处理)任务中,如语义分析㊁信息检索㊁语义角色标注㊁情感分析㊁问答㊁机器翻译㊁文本分类㊁文本生成,以及信息提取㊂卷积神经网络和递归神经网络是常用的两种模型㊂接下来介绍文本特征提取的几种深度学习方法及其应用㊁改进方法和步骤㊂2.1 自编码自编码是一种前馈网络,可以学习数据的压缩分布式表示,通常以降维或流形学习为目标㊂自编码的隐藏层通常具有比输入层和输出层更紧凑的表示,它的单元比输入层或输出层要少㊂输入和输出层通常具有相同的设置,允许自编码进行无监督训练,即在输入端输入相同的数据,然后与输出层的数据进行比较㊂训练过程与传统的反向传播神经网络相同,唯一的区别在于通过输出与数据本身的比较来计算误差[2]㊂堆叠的自编码是编码的深度对应,可以简单的通过堆积层建立㊂对于每一层,它的输入是前层的学习表示,可以学习到比现有学习更为紧凑的表示㊂文献[2]中针对短文本的特点,提出了特征提取和基于深度噪声的自编码聚类算法㊂该算法利用深度学习网络将高维㊁稀疏短文本的空间矢量转换为新的㊁低维的㊁实质性的特征空间㊂实验表明,将提取的文本特征应用于短文本聚类,显著提高了聚类效果㊂文献[2]中提出使用深度学习的稀疏编码自动提取文本特征,并结合深度信念网络形成SD(标准差)算法的文本分类㊂实验表明,在训练集较少的情况下,SD算法的分类性能比传统的支持向量机低,但在处理高维数据时, SD算法比SVM算法具有更高的准确率和召回率;2.2 受限玻尔兹曼机RBM(受限玻尔兹曼机)于1986年由Smolensky 提出,是玻尔兹曼机的可见单元之间或隐藏单元之间没有连接的受限版本[2]㊂该网络由可见单元(可见向量即数据样本)和一些隐藏单元(相应隐藏的向量)组成㊂有形载体和隐向量为二进制向量,即它们取{0,㊃36㊃ 第12期 张 千等:基于深度学习的文本特征提取研究综述1}之间的数值㊂整个系统是一个双向图,边缘只存在于可见单位和隐藏单元之间,可见单元之间和隐藏单元之间没有边缘连接(如图1所示)㊂图1 RBM图1中,存在隐藏单元之间(阴影节点)没有连接而可见单元也没有连接(无阴影节点)的限制,Boltzmann 机变成一个RBM ㊂现在的模型是一个双向图㊂培训过程自动要求重复以下三个步骤:(1)在正向传递过程中,每个输入与单个权重和偏置相结合,并将结果发送到隐藏层;(2)在逆向过程中,每个激活与单个重量和偏置相结合,结果被传送到可见层进行重建;(3)在可见层,利用KL 散度对重建和初始输入进行比较,以决定结果质量㊂使用不同的权重和偏差重复上述步骤,直到重建和输入尽可能接近为止㊂2.3 深度信念网络DBN (深度信念网络)是由Hinton 等于2006年提出,他表明RBMS 可以以贪婪的方式堆放和训练[2]㊂DBN 在网络结构方面都可以看作是一个堆栈,隐藏层中可见的受限玻尔兹曼机是该层上的一层㊂经典DBN 的网络结构是由一些RBM 层和一层BP 构成的深度神经网络㊂图2是三层RBM 网络构成的DBN 网络结构㊂DBN 的训练过程包括两步:第一步是分层预训练,第二步是ne 调谐㊂图2 DBN 网络结构DBN 模型的训练过程主要分为两个步骤:(1)分别单独在没有监督下训练RBM 网络各层,并且确保作为特征向量被映射到不同的特征空间,特征信息尽可能保留㊂(2)在DBN 的最后一层建立BP 网络,将受限玻尔兹曼机的输出特征向量作为输入特征向量,并且在监督下训练实体关系分类器㊂每一层的RBM 网络仅能确保自己层的量到该层的特征向量,而不是对整个DBN 的特征向量进行优化㊂因此,反向传播网络传播自上而下的信息到每一层的RBM ,并微调整个DBN 网络㊂RBM 网络训练模型的过程可以看作是一个深度的BP 神经网络权值初始化的过程,能使DBN 克服深度BP 网络权重参数初始化导致的局部最优和长训练时间的缺点㊂步骤(1)称为在深度学习术语中的预训练,步骤(2)称为微调㊂任何基于特定应用域的分类器在BP 网络下都可以应用于有监督学习的层㊂2.4 卷积神经网络卷积神经网络(convolution neural network ,CNN )是近年来发展起来的一种高效识别方法㊂CNN 网是一个多层神经网络,每一层都是由多个二维的表面组成,每个面是由多个独立的神经元组成㊂CNN 是人工神经网络的一种,具有较强的适应性,善于挖掘数据的局部特征㊂网络结构的权重使其更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量,使CNN 在模式识别的各个领域得到了应用,取得了很好的效果㊂CNN 结合本地感知区域,在时间或空间上降低采样来充分利用数据本身包含的诸如区特征之类的特征,并优化网络结构,保证一定程度的位移不变性㊂通过多年的研究,对神经网络的应用越来越多,如人脸检测㊁文件分析㊁语音检测㊁车牌识别等㊂2006年,Kussul 提出将神经网络的置换编码技术应用于人脸识别㊁手写体数字识别和小目标识别技术中,这些技术通过分类系统的一些特殊性能来完成;2012年,研究人员将视频数据中的连续帧作为神经网络输入数据的卷积,以便在时间维度上引入数据,从而识别人体运动㊂2.5 递归神经网络RNN 用来处理时序数据,在传统神经网络模型中,它从输入层到隐藏层再到输出层,这些层是完全连接的,并且每个层的节点之间没有连接㊂对于涉及顺序输入的任务,比如演讲和语言往往会更好地使用它[2](见图3)㊂RNNs 一次一个元素地处理输入序列,在隐藏的单元中保持一个状态向量,隐含地包含关于序列所有过去元素的历史信息㊂当考虑隐藏单元在不同离散时间步长上的输出时,就好像它们是深度网络中不同神经元的输出,从而知道如何运用反向传播算法来训练网络[2]㊂人工神经元(例如,时间t 中的值s t 在节点s 下分组的隐藏单元)在以前的时间步长中从其他神经元获㊃46㊃ 计算机技术与发展 第29卷Vt-1UWV VUUUX t-1XtX t+1Unfold图3 递归神经网络及其正向计算中计算时间的展开得输入(这是用黑色方块表示的,表示在一个时间步长上的延迟)㊂这样,一个递归神经网络就可以将输入序列与X t元素映射成一个带O t元素的输出序列,其中每个元素O t依赖于所有以前的X t'(对于t'<t)[2]㊂每个时间步长使用相同的参数(矩阵U,V,W)㊂反向传播算法(图1)可以直接应用于展开网络的计算图,计算所有状态S t和所有参数的总误差(例如生成正确的输出序列的日志概率)的导数[2]㊂3摇结束语文本特征项的选择是文本挖掘和信息检索的基础和重要内容㊂特征提取是指根据一定的特征提取指标,从测试集的初始特征集提取相关的原始特征子集,删除不相关或多余的特征,从而降低特征向量空间维度㊂特征提取作为学习算法的一种数据预处理方法,能更好地提高学习算法的精度,缩短学习时间㊂与其他机器学习方法相比,深度学习能从特征中检测复杂的相互作用,从几乎未处理的原始数据中学习低级特征,挖掘不易被检测到的特征,处理高基数的类成员和处理未开发的数据㊂与几个深度学习的模型相比,递归神经网络已广泛应用于自然语言处理,但是RNN很少用于文本特征提取,其根本原因是它主要以时间序列为目标㊂此外,由Ian J.Goodfellow于2014提出的生成对抗性的网络模型,短短两年时间在深度学习生成模型领域取得了显著成果㊂文中提出了一种新的可用于估计和生成对抗过程模型的框架,并将其作为无监督学习的一种突破㊂现在它主要用于生成自然图像,但在文本特征提取方面没有取得重大进展㊂深度学习中存在一些瓶颈,如监督感知和强化学习都需要大量的数据支持㊂此外,在推进计划方面表现很差,不稳定的数据质量导致的不可靠㊁不准确和不公平的问题仍需要改进㊂由于文本特征提取的固有特性,每种方法都有其优缺点㊂如果可能的话,可以应用多种提取方法来提取相同的特征㊂参考文献:[1] LECUN Y,BENGIO Y,HINTON G.Deep learning[J].Na⁃ture,2015,521(7553):436-444.[2] QIN S,LU Z.Sparse automatic encoder application in textcategorization research[J].Science Technology and Engi⁃neering,2013,13(31):9422-9426.[3] SINGH V,KUMAR B,PATNAIK T.Feature extractiontechniques for handwritten text in various scripts:a survey[J].International Journal of Soft 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机器学习算法在图像识别中的特征提取与分类方法
机器学习算法在图像识别中的特征提取与分类方法随着机器学习的快速发展，图像识别已成为该领域的重要研究方向之一。
图像识别是一项通过计算机对图像进行自动分类和识别的技术，其应用广泛，包括人脸识别、物体识别、场景分类等。
而图像识别的核心在于特征提取和分类算法的选择。
本文将重点讨论机器学习算法在图像识别中的特征提取与分类方法。
特征提取是图像识别中的关键步骤，它将图像转换为一组能够代表图像内容的特征向量。
特征提取的目标是保留图像的关键信息，并尽可能减少不相关的信息。
在图像识别中，常用的特征提取方法包括颜色直方图、灰度共生矩阵、边缘检测等。
颜色直方图是一种用于描述图像颜色分布的特征提取方法。
它将图像的RGB或HSV颜色空间转换为一维直方图，用于表示图像中各种颜色的频率。
通过计算图像的颜色直方图，可以有效地区分不同图像的颜色特征，从而实现图像分类。
灰度共生矩阵是一种衡量图像纹理信息的特征提取方法。
它统计图像中不同像素对之间的灰度级出现次数，并计算不同像素对之间的统计信息。
通过计算灰度共生矩阵的纹理特征，可以有效地区分不同图像的纹理特征，用于实现图像分类。
边缘检测是一种用于提取图像轮廓和边缘信息的特征提取方法。
它通过检测图像中灰度级变化较大的区域，将图像转换为二值图像或边缘图像。
边缘检测可以帮助我们捕捉到图像的形状和结构特征，用于实现图像分类。
除了上述传统的特征提取方法外，近年来，深度学习模型在图像识别领域取得了显著的成果。
深度学习模型通过堆叠多层神经网络来提取图像的高级特征，使得图像识别精度大幅提升。
最著名的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，具有共享权重和局部连接特性。
它通过卷积层、池化层和全连接层构成，用于提取图像中的局部特征，并通过多层卷积网络实现图像的分类和识别。
卷积神经网络在图像识别中取得了重大突破，成为目前最常用的图像分类算法之一。
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络结构。
图像分类中传统手工特征提取方法与深度学习方法的比较研究
图像分类中传统手工特征提取方法与深度学习方法的比较研究近几年，机器学习领域的一大热门研究方向就是图像分类。
在这个领域，有两种广泛应用的算法：传统手工特征提取方法和深度学习方法。
虽然这两种算法都可以被用于图像分类，但它们之间有许多的不同点。
本文将比较这两种算法的优缺点，帮助我们更好地了解它们的特性和适用场景。
1.传统手工特征提取方法传统手工特征提取方法是指对图像进行一系列预处理和特征提取以便于分类。
这一算法的基本框架是将一张图像转化为一个向量，用这个向量表示图像的特征，并将该向量与已知标签的训练集做一定的距离判别来进行分类。
这种方法在早期的图像分类中非常有效，是许多计算机视觉应用的基础算法。
在传统手工特征提取中，我们需要预处理图像以减少信息噪声和提取关键信息。
这些预处理包括调整大小、对比度增强、滤波和边缘检测等。
然后，我们能够提取特征以描述图像的本质。
这些特征可能包括图像的形状、颜色、纹理和方向等。
最后，我们将这些特征组织成向量并用一些分类器，如支持向量机（SVM）和k最近邻（k-NN），来进行分类。
优点传统手工特征提取方法的优点是：（1）易于理解和实现。
传统手工特征提取方法的基础算法不复杂，容易入手，不需要高深的数学和编程技能。
（2）在小数据集上表现出色。
当数据量较小的时候，传统手工特征提取方法表现优异，可以比深度学习模型更快地训练。
缺点传统手工特征提取方法的缺点是：（1）手动特征提取不够准确。
对于大规模的、动态变化或非结构化的数据集，手动特征提取会非常困难。
手动特征提取方法通常需要大量的试错，因此对于输入数据的变化不够鲁棒。
（2）泛化能力差。
传统手动特征提取方法最大的问题在于泛化能力不够好。
对于接近或在训练集中未出现的新数据，它可能会表现得非常糟糕。
2.深度学习方法深度学习是一种神经网络模型，是最近几年比较流行的机器学习算法。
和传统手工特征提取方法不同，深度学习可以自动从输入数据中提取特征，因此不需要手工提取。
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基于深度学习的特征提取与分类研究
随着大数据时代的到来，深度学习在图像、语音和自然语言处理等领域中表现出卓越的性能。
特别是图像识别方面，深度学习已经取得了很大的成功，主要是因为它能够自动学习特征。
在这篇文章中，我们将探讨基于深度学习的特征提取和分类研究。
一、深度学习简介
深度学习是机器学习的一种，它是一种基于神经网络的算法。
它的主要优势是能够进行自动化的特征学习，这使得它在多个领域中取得了很大的成功。
深度学习的核心是神经网络，而神经网络是一种由许多层组成的计算模型。
在每一层中，输入被通过一些数学运算传递给下一层，在此过程中自动提取特征。
深度学习不需要人类工程师手动定义特征，因此可以通过大量的数据集来自动学习。
二、基于深度学习的特征提取
特征提取是指从原始数据中提取出重要的特征。
在计算机视觉领域中，特征可以是一张图片中的边缘、角点等。
在这里，我们将研究基于深度学习的特征提取。
在传统的机器学习算法中，特征提取通常需要人工干预。
例如，在人脸识别的情况下，特征可能包括眼睛、鼻子和嘴巴等。
但是，基于深度学习的特征提取可以通过人工智能来完成。
通过深度学习算法，系统可以自动学习特征并将其用于后续任务。
这样就避免了大量的人工工作。
三、基于深度学习的分类研究
分类是指将问题分成几个不同的类别。
在深度学习中，分类是所有任务中最常见的任务之一。
在基于深度学习的分类研究中，数据集是分类问题的一个非常关键的方面。
数据集越大，系统学习并分类的准确率越高。
基于深度学习的分类算法需要训练一个机器学习模型，以便对新数据进行分类。
对于每个模型，都需要有一个优秀且具有代表性的数据集来训练。
例如，对于图片分类任务，可以使用ImageNet数据集等进行训练。
四、基于深度学习的特征提取和分类研究应用
基于深度学习的特征提取和分类研究已经在许多领域中得到应用，例如计算机
视觉和自然语言处理。
下面我们将介绍两个具体的应用场景。
1. 图像识别
对于图像识别，用于训练的数据集通常非常大。
深度学习算法可以通过训练集
进行特征提取，并在测试集上进行分类。
深度学习算法已经在一些细分领域中取得了较好的表现，例如人脸识别。
2. 自然语言处理
基于深度学习的自然语言处理可以应用于诸如机器翻译和情感分析等任务。
例如，通过训练一个模型，可以将一种语言翻译成另一种语言。
此外，也可以训练模型根据文本情感分类。
总结
本文介绍了基于深度学习的特征提取和分类研究。
深度学习算法的核心是神经
网络，它可以自动学习特征，并在不同领域中取得极佳的表现。
特征提取和分类是深度学习任务中的两个主要组成部分。
通过提取有用的特征和构建一个准确的分类系统，可以加速许多计算机视觉和自然语言处理任务的处理，这将对人们的工作和生活产生积极影响。