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神经网络和深度学习
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假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息,大部分处理会丢失信息。当然了,如果丢掉的是没用的信息那多好啊),保持了不变,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即在任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn。
大龄老码农-昊然
2021-05-14
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