深度學(xué)習(xí)概述
深度學(xué)習(xí)的一些簡介，其要點如下：

• 深度學(xué)習(xí)實際上是基于具有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)；
• 深度學(xué)習(xí)的思想來源于人類處理視覺信息的方式；
• 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展得益于數(shù)據(jù)的井噴和計算力的飆升；
• 深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)依然有待深入。

深度前饋網(wǎng)絡(luò)
作為學(xué)習(xí)模型的深度前饋網(wǎng)絡(luò)存在的一些共性問題，其要點如下：

• 深度前饋網(wǎng)絡(luò)利用深度架構(gòu)實現(xiàn)工程上可實現(xiàn)的對任意函數(shù)的通用逼近；
• 深度前饋網(wǎng)絡(luò)使用梯度下降的方法進行學(xué)習(xí)；
• 深度前饋網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)通常是交叉熵或最小均方誤差；
• 深度前饋網(wǎng)絡(luò)的隱藏神經(jīng)元通常使用整流線性單元作為傳遞函數(shù)。

深度學(xué)習(xí)中的正則化
實現(xiàn)正則化的思路，其要點如下：

• 基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的正則化方法包括數(shù)據(jù)集增強和 Dropout;
• 基于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的正則化方法包括參數(shù)共享和傳遞函數(shù)正則化;
• 基于誤差函數(shù)和正則化項的正則化方法包括使用 L2 范數(shù)和 L1 范數(shù);
• 基于最優(yōu)化過程的正則化方法包括早停。

深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化
深度學(xué)習(xí)中實現(xiàn)優(yōu)化的思路，其要點如下：

• 基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的正則化方法包括數(shù)據(jù)集增強和 Dropout；
• 基于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的正則化方法包括參數(shù)共享和傳遞函數(shù)正則化；
• 基于誤差函數(shù)和正則化項的正則化方法包括使用 L2 范數(shù)和 L1 范數(shù)；
• 基于最優(yōu)化過程的正則化方法包括早停。
• 深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化需要解決病態(tài)矩陣、局部極小值和鞍點等問題;
• 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化中的降噪方法包括動態(tài)采樣、梯度聚合和迭代平均;
• 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化中的二階導(dǎo)數(shù)近似方法是對原始牛頓法的各種改進;
• 其他優(yōu)化方法包括動量方法、加速下降方法和坐標(biāo)下降方法。

自編碼器
自編碼器的原理與特點，其要點如下：

• 自編碼器是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，目的在于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的重新表達(dá);
• 多個淺層自編碼器級聯(lián)可以得到深度的棧式自編碼器，并使用無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練結(jié)合有監(jiān)督微調(diào)的方式加以訓(xùn)練;
• 稀疏自編碼器利用稀疏的高維表達(dá)提取出訓(xùn)練集中隱含的統(tǒng)計規(guī)律;
• 變分自編碼器對隱藏層做參數(shù)化處理，可以用于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的生成模型。

深度強化學(xué)習(xí)
深度強化學(xué)習(xí)（deep reinforcement learning）是深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的結(jié)合，它將深度學(xué)習(xí)的感知能力和強化學(xué)習(xí)的決策能力熔于一爐，用深度學(xué)習(xí)的運行機制達(dá)到強化學(xué)習(xí)的優(yōu)化目標(biāo)，從而向通用人工智能邁進。
深度強化學(xué)習(xí)的簡單原理與方法分類，其要點如下：

• 自編碼器是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，目的在于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的重新表達(dá);
• 多個淺層自編碼器級聯(lián)可以得到深度的棧式自編碼器，并使用無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練結(jié)合有監(jiān)督微調(diào)的方式加以訓(xùn)練;
• 稀疏自編碼器利用稀疏的高維表達(dá)提取出訓(xùn)練集中隱含的統(tǒng)計規(guī)律;
• 變分自編碼器對隱藏層做參數(shù)化處理，可以用于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的生成模型。
• 深度強化學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的結(jié)合，有望成為實現(xiàn)通用人工智能的關(guān)鍵技術(shù);
• 基于價值的深度強化學(xué)習(xí)的基本思路是建立價值函數(shù)的表示，通過優(yōu)化價值函數(shù)得到最優(yōu)策略;
• 基于策略的深度強化學(xué)習(xí)的基本思路是直接搜索能夠使未來獎勵最大化的最優(yōu)策略;
• 基于模型的深度強化學(xué)習(xí)的基本思路是構(gòu)造關(guān)于環(huán)境的轉(zhuǎn)移概率模型，再用這個模型指導(dǎo)策略。

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總結(jié)

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