深度学习中的数学—Lecture 1(1)

Introduction:A Non-Rigorous Review of Deep Learning

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本篇文章为 MIT 课程 Mathematical Aspects of Deep Learning 的lecture 1 的学习笔记，没有进行完整的翻译，仅供参考

1.深度前向网络（Deep forward networks )

在统计学中，数据以 ⟨Xi,f(Xi)⟩ 的形式给出
其中, Xi 通常是高维的，而 f(Xi) 通常属于 {0,1}or R 。
我们的目标就是找到一个函数 f∗，让它与数据的 f 尽可能接近，这样我们才可以进行准确的预测。

而深度学习，总的来说就是 parametric statistics的子集。
我们有一个函数族

f(X;θ)

其中，X 是输入，θ 是参数（通常是高维的）。
我们的目标是找到一个 θ∗，使得 f(X;θ∗) 接近于 f。
在这里，θ 就是网络，这个网络由 d 个函数构成,大多数都是高维的。

f(d)(⋅,θ)∘⋯∘f(1)(⋅,θ)

图中量 含义 h(i)j 由 （h(i−1)1,…,h(i−1)n）组成的函数。

h(i)=g⨂(W(i)Tx+b(i))

（后文） h(i)1,…,h(i)n f(i)的组成成分 网络中的第 i 层（i-th layer） f(i)的组分数量 第 i 层的宽度 层与层之间宽度不一定相同 d 网络深度 第 d 层的宽度只有1，f=f(d) is scalar-valued

在这里，如果 f(i) 是线性函数，组分函数都是线性的，就不需要网络了。所以我们期望处理的 f(i) 要是非线性的。

受神经科学启发：神经细胞会接收多个输入信号，输出两种可能状态。一个最基本的模型设计感知机：
可以描述为

f(x)=g(∑aixi+c)

,其中 g 是非线性函数。

根据这个基本模型，我们可以定义

h(i)=g⨂(W(i)Tx+b(i))

其中，g⨂ 是非线性函数 g 的coordinate-wise application。

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那么，g 应该怎样选择？
我们希望 g 尽可能是“最非线性”的函数，所以，一般选择 RELU函数(Rectified Linear Units)：

g(z)=max(0,z)

或者选择对数函数(logistic function )

g(z)=11+e−2βz

或 双曲正切(hyperbolic tangent)

g(z)=tanh(z)=ez−e−zez+e−z

这两个函数与 RELU 相比，优点在于有界性上。

上文中提到过，顶层(top layer)与其它层是不一样的。

• 顶层通常是scalar-valued

• 顶层有一些统计上的解释，h(d−1)1,…,h(d−1)n被认为是经典统计模型的参数。
  顶层的 g 要根据这个统计含义来选择。

  • 一个例子是线性函数

    y=WTh+b
    输出是一个高斯均值。

  • 另一个例子是函数 σ(wT+b), 其中σ是 sigmoid 函数

    x←11+ex
    这里认为输出符合伯努利分布，概率 P(y) 正比于 exp(yz) ,其中z=wT+b

  • 进一步的,给出 soft-max
    softmax(z)i=exp(zi)∑jexp(zj)
    
    其中，z=WTh+b。这里，z 的组分 就与输出的可能取值相互对应了起来，softmax(z)i 对应的就是取值value 为 i 的概率( z 是一个向量，softmax输出为标量，是对矢量 z 的每个维度值 zi 求了normalized exponential )

Simple example1

> Input : [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3], > Output: [0.024, 0.064, 0.175, 0.475, 0.024, 0.064, 0.175]. >The output has most of its weight where the '4' was in the original input. >The function highlight the largest values and suppress values which are significantly below the maximum value.

例如：向一个网络输入一副图片，输出的

(softmax(z)1,softmax(z)2,softmax(z)3)

就对应的是这幅图片中是一只猫、狗或青蛙的概率

在后续几周，我们将关注这些问题：

• 这些函数是怎样近似一般函数的？
• 深度和宽度有怎样的表达能力(expressive power)

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1. Wikipedia softmax Softmax_function ↩