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  • CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构区别

    神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。(扯一个不相关的:由于计算技术的落后,当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的,脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…)

    但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的“异或”操作)。连异或都不能拟合,你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□╰)o

    随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人(反正就是一票大牛)发明的多层感知机(multilayerperceptron)克服。多层感知机,顾名思义,就是有多个隐含层的感知机(废话……)。好好,我们看一下多层感知机的结构:

    多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚,使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应,在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。对,这货就是我们现在所说的神经网络NN——神经网络听起来不知道比感知机高端到哪里去了!这再次告诉我们起一个好听的名字对于研(zhuang)究(bi)很重要!

    多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。相信年轻如Hinton当时一定是春风得意。

    多层感知机给我们带来的启示是,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数[1]。

    (Bengio如是说:functions that can be compactly

    represented by a depth k architecture might require an exponential number of

    computational elements to be represented by a depth k − 1 architecture.)

    即便大牛们早就预料到神经网络需要变得更深,但是有一个梦魇总是萦绕左右。随着神经网络层数的加深,优化函数越来越容易陷入局部最优解,并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络,性能还不如较浅层网络。同时,另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加,“梯度消失”现象更加严重。具体来说,我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号,在BP反向传播梯度时,每传递一层,梯度衰减为原来的0.25。层数一多,梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。

    2006年,Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题,将隐含层推动到了7层[2],神经网络真正意义上有了“深度”,由此揭开了深度学习的热潮。这里的“深度”并没有固定的定义——在语音识别中4层网络就能够被认为是“较深的”,而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。为了克服梯度消失,ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid,形成了如今DNN的基本形式。单从结构上来说,全连接的DNN和图1的多层感知机是没有任何区别的

    值得一提的是,今年出现的高速公路网络(highway network)和深度残差学习(deep residual learning)进一步避免了梯度消失,网络层数达到了前所未有的一百多层(深度残差学习:152层)[3,4]!具体结构题主可自行搜索了解。如果你之前在怀疑是不是有很多方法打上了“深度学习”的噱头,这个结果真是深得让人心服口服。

    我们看到全连接DNN的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接,带来的潜在问题是参数数量的膨胀。假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像,隐含层有1M个节点,光这一层就有10^12个权重需要训练,这不仅容易过拟合,而且极容易陷入局部最优。另外,图像中有固有的局部模式(比如轮廓、边界,人的眼睛、鼻子、嘴等)可以利用,显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。对于CNN来说,并不是所有上下层神经元都能直接相连,而是通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的,图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。两层之间的卷积传输的示意图如下:
    通过一个例子简单说明卷积神经网络的结构。假设图3中m-1=1是输入层,我们需要识别一幅彩色图像,这幅图像具有四个通道ARGB(透明度和红绿蓝,对应了四幅相同大小的图像),假设卷积核大小为100*100,共使用100个卷积核w1到w100(从直觉来看,每个卷积核应该学习到不同的结构特征)。用w1在ARGB图像上进行卷积操作,可以得到隐含层的第一幅图像;这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角100*100区域内像素的加权求和,以此类推。同理,算上其他卷积核,隐含层对应100幅“图像”。每幅图像对是对原始图像中不同特征的响应。按照这样的结构继续传递下去。CNN中还有max-pooling等操作进一步提高鲁棒性。


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