深度学习自编码器 - 预测稀疏分解（PSD）篇

序言

在数据科学与机器学习的广阔领域中，深度学习作为一股不可忽视的力量，正引领着技术革新的浪潮。其中，自编码器（$\text{Autoencoder}$）作为一种特殊的神经网络结构，以其独特的自我学习、数据压缩与重构能力，成为了探索数据内在表征的强大工具。预测稀疏分解，作为自编码器应用的一个前沿方向，旨在通过训练自编码器模型，不仅实现数据的有效降维，还能在降维过程中捕捉并强化数据中的稀疏特征，这些稀疏特征往往蕴含着数据的本质信息和重要结构。该方法在信号处理、图像处理、特征学习等多个领域展现出巨大潜力，为复杂数据的有效分析与利用开辟了新的路径。

预测稀疏分解（Predictive Sparse Decomposition）

• 预测稀疏分解 ($\text{predictive sparse decomposition, PSD}$) 是稀疏编码和参数化自编码器($\text{Kavukcuoglu et al., 2008}$) 的混合模型。
  • 参数化编码器被训练为能预测迭代推断的输出。
  • $\text{PSD}$被应用于图片和视频中对象识别的无监督特征学习 ($\text{Kavukcuoglu et al., 2009, 2010; Jarrett et al., 2009b; Farabet et al., 2011}$)，在音频中也有所应用($\text{Henaff et al., 2011}$)。
  • 这个模型由一个编码器 $f(\mathbf{x})$ 和一个解码器 $g(\mathbf{h})$ 组成，并且都是参数化的。
  • 在训练过程中，$\mathbf{h}$ 由优化算法控制。
  • 优化过程是最小化：
    $\Vert \mathbf{x}-g(\mathbf{h}){\Vert }^2+\lambda |\mathbf{h}{|}_1+\gamma \Vert \mathbf{h}-f(\mathbf{x}){\Vert }^2$ $\text{—公式1}$
  • 就像稀疏编码，训练算法交替地相对 $\mathbf{h}$ 和模型的参数最小化上述目标。
  • 相对 $\mathbf{h}$ 最小化较快，因为 $f(\mathbf{x})$ 提供 $\mathbf{h}$ 的良好初始值以及损失函数将 $\mathbf{h}$ 约束在 $f(\mathbf{x})$ 附近。
  • 简单的梯度下降算法只需 $10$ 步左右就能获得理想的 $\mathbf{h}$。
• $\text{PSD}$所使用的训练程序不是先训练稀疏编码模型，然后训练 $f(\mathbf{x})$ 来预测稀疏编码的特征。
• $\text{PSD}$训练过程正则化解码器，使用 $f(\mathbf{x})$ 可以推断出良好编码的参数。
• 预测稀疏分解是学习近似推断 ($\text{learned approximate inference}$) 的一个例子。
  • 在后续篇章：learned近似推断中，这个话题将会进一步展开。
  • 在后续篇章：近似推断中展示的工具能让我们了解到，$\text{PSD}$能够被解释为通过最大化模型的对数似然下界训练有向稀疏编码的概率模型。
• 在$\text{PSD}$的实际应用中，迭代优化仅在训练过程中使用。
  • 模型被部署后，参数编码器 $f$ 用于计算学习好的特征。
  • 相比通过梯度下降推断 $\mathbf{h}$，计算 $f$ 是很容易的。
  • 因为$f$ 是一个可微带参函数， $\text{PSD}$模型可堆叠，并用于初始化其他训练准则的深度网络。

总结

• 预测稀疏分解通过深度自编码器的精妙设计，成功地将稀疏性约束融入数据降维与重构过程，实现了对原始数据既高效又富有信息量的压缩表示。这一过程不仅减少了数据处理的计算成本，更重要的是，它帮助我们从纷繁复杂的数据海洋中提炼出关键的稀疏特征，为后续的数据分析、模式识别及预测建模提供了更加精准、高效的数据基础。
• 随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，预测稀疏分解有望在更多领域发挥重要作用，推动数据科学与机器学习技术的深入发展。

往期内容回顾

深度学习自编码器 - 欠完备自编码器篇
深度学习自编码器 - 正则自编码器篇
深度学习自编码器 - 表示能力、层的大小和深度篇
深度学习自编码器 - 随机编码器和解码器篇
深度学习自编码器 - 去噪自编码器篇
深度学习自编码器 - 使用自编码器学习流形篇

原文地址：https://blog.csdn.net/benny_zhou2004/article/details/142307284

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！