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深度学习 Deep Learning 第15章 表示学习
内容概要
本章探讨了表示学习的核心概念及其在深度学习中的重要性，重点分析了无监督预训练（尤其是贪婪逐层预训练）如何通过共享表征提升模型性能，并讨论了其在多任务学习、跨模态处理和小样本场景中的应用价值与理论依据。
主要内容
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表示学习的基本概念
- 表示学习通过将数据映射到不同的表示空间，使得某些任务（如分类）变得更加容易。
- 一个好的表示应该在保留输入信息的同时，具有良好的性质（如独立性、稀疏性等）。
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深度网络中的表示学习
- 监督学习网络的隐藏层天然学习适合分类任务的表征（如使类别线性可分）。
- 无监督学习（如自编码器、稀疏编码）通过优化特定目标（如密度估计）间接生成有用表征，并可通过共享表征支持多任务学习。
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贪婪逐层无监督预训练
- 历史背景：无监督预训练在深度神经网络的复兴中扮演了重要角色，使得研究人员能够训练深度监督网络而无需依赖卷积或递归结构。
- 方法：通过逐层训练单层表示学习算法（如RBM、自编码器等），逐步构建深度网络。
- 优势：无监督预训练可以初始化模型参数，减少过拟合，并提高模型性能。
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无监督预训练的适用场景
- 无监督预训练在标签数据较少但无标签数据丰富的场景中特别有效。
- 无监督预训练可以作为正则化手段，帮助模型更好地泛化。
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表示学习的成功原因
- 理论优势：分布式表示和深度表示能够捕捉数据的复杂结构。
- 数据生成过程的假设：表示学习基于对数据生成过程的假设，如数据的潜在因果关系。
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表示学习的应用
- 表示学习在无监督和半监督学习中具有广泛应用，特别是在处理大规模无标签数据时。
- 通过学习良好的表示，可以显著提高模型在监督学习任务中的性能。
总结
第15章详细介绍了表示学习的概念及其在深度学习中的应用。表示学习通过学习数据的有效表示，使得后续的学习任务变得更加容易。贪婪逐层无监督预训练作为一种重要的表示学习方法，通过逐层训练单层模型，逐步构建深度网络。无监督预训练在标签数据较少的场景中特别有效，可以作为正则化手段提高模型性能。表示学习的成功不仅基于理论优势，还依赖于对数据生成过程的合理假设。这些方法在实际应用中取得了广泛的成功。
价值：
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为小样本学习提供可行路径，推动深度学习复兴。
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通过共享表征实现跨任务/模态知识迁移（如词嵌入提升NLP任务性能）。
局限性： -
效果高度依赖任务特性（可能有害于某些任务）。
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预训练与微调的交互机制尚未完全理论化，优化过程黑箱性强。
精彩语录
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中文：表示学习通过将数据映射到不同的表示空间，使得某些任务（如分类）变得更加容易。
英文原文：Representation learning transforms data into different representation spaces, making certain tasks (such as classification) easier.
解释：这句话强调了表示学习的核心目标，即通过改变数据的表示方式来简化后续任务。 -
中文：贪婪逐层无监督预训练通过逐层训练单层模型，逐步构建深度网络。
英文原文：Greedy layer-wise unsupervised pretraining builds deep networks by training single-layer models one at a time.
解释：这句话描述了贪婪逐层无监督预训练的基本方法，强调了逐层训练的优势。 -
中文：无监督预训练在标签数据较少但无标签数据丰富的场景中特别有效。
英文原文：Unsupervised pretraining is particularly effective when labeled data is scarce but unlabeled data is abundant.
解释：这句话指出了无监督预训练的适用场景，特别是在半监督学习中。 -
中文：表示学习基于对数据生成过程的假设，如数据的潜在因果关系。
英文原文：Representation learning is based on assumptions about the data generation process, such as the underlying causal relationships in the data.
解释：这句话强调了表示学习的理论基础，即对数据生成过程的合理假设。 -
中文：通过学习良好的表示，可以显著提高模型在监督学习任务中的性能。
英文原文：Learning good representations can significantly improve model performance on supervised learning tasks.
解释：这句话总结了表示学习的实际应用价值，特别是在监督学习中。