深度学习（三十）贪婪深度字典学习 - hjimce的专栏

安宇雨 - 随手采集
2019-12-11 11:51:26
随手采集
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**贪婪深度字典学习
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原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50876891

作者：hjimce

一、相关理论

近几年深度学习声名鹊起，一个又一个AI领域被深度学习攻破，然而现在大部分深度学习所采用的算法都是有监督学习的方法；有监督学习需要大量的标注数据，需要耗费大量的人力物力。因此当有监督学习算法达到瓶颈的时候，无监督学习必将成为未来深度学习领域的研究焦点，使得深度学习更接近于人类；毕竟无标签数据一抓一大把、到处都是，如果我们可以搞好无监督学习，这才是牛逼人工智能。

无监督表征学习，除了自编码、受限玻尔兹曼机之外，k-means、稀疏编码等也是无监督表征学习的重要算法。无监督表征学习算法的应用主要分两种：

(1)用于神经网络的无监督预训练。这个我们在深度学习里面经常遇到，比如自编码、RBM就可以分别用于SAE、DBN深度网络的预训练；

(2)无监督特征抽取，然后用抽取到的特征做分类任务；这个说白了就是先用无监督算法抽取高层特征，然后再用SVM来训练特征分类器，像稀疏编码、k-means表征学习一般是这么使用的，当然AE、RBM也可以这样使用。

本篇博文主要讲解我最近所学的一篇paper：《Greedy Deep Dictionary Learning》。这篇文献主要提出了一个深度字典学习方法，字典学习也可以简单的称之为稀疏编码。文献算法主要是受了栈式自编码、DBN训练方法的启发，提出逐层贪婪深度字典学习。

二、贪婪深层字典学习

之前人们所研究的算法都是针对单层字典学习（浅层字典学习），然而我们知道深层模型具有更抽象、更牛逼的表征能力。既然单层自编码对应的DL模型“栈式自编码”；RBM也有对应的DL模型“深度信念网络”；于是文献借助于这思想，也提出了单层字典学习的对应DL算法：深度字典学习。

1、字典学习相关概念

从矩阵分解角度看字典学习过程：给定样本数据集X，X的每一列表示一个样本；字典学习的目标是把X矩阵分解成D、Z矩阵：

X≈DZ

同时满足约束条件：X尽可能稀疏，同时D的每一列是一个归一化向量。这样就相当于求解目标函数：

D称之为字典，D的每一列称之为原子；Z称之为编码矢量、特征、系数矩阵。除了上面这个损失函数之外，字典学习还有另外两种形式的损失函数，比如k-svd字典学习算法，求解的目标函数就是：

具体字典学习相关概念，可以参考我的另外一篇博文《k-svd字典学习》，这边不再啰嗦。

2、深层字典学习

我们前面讲到字典学习说白了就是矩阵分解：

X=DZ

这是一个单层矩阵分解，就相当于单层神经网络一样。而文献所提出的算法是多层字典学习，也就是多层矩阵分解：

X=D1*D2*Z

首先字典学习它是个非凸优化问题，多层字典学习将会变得更加复杂；另外多层字典学习的所要求解的参数大大增加，在有限的训练样本下，容易引起过拟合问题。因此文献提出类似于SAE、DBN一样，采用逐层训练学习的思想，这样可以保证网络的每一层都是收敛的。算法其实非常简单，以双层分解为例进行逐层分解，具体示意图如下：

(1)我们首先训练学习出第一层特征Z1、权重D1：

X=D1*Z1

(2)然后对特征Z1进行分解，求解第二层权重D2、特征Z2：

Z1=D2*Z2

以此类推，就可以实现更深层的字典学习。OK，这就是文献的算法，没了……（感觉啥也没学到的样子，给我的感觉很low，跟文献《A deep matrix factorization method for learning attribute representations》没得比呀，这篇文献至少还有整体微调阶段）

3、paper使用方法

在每一层字典学习的时候，我们可以通过添加约束项，选择稠密特征或者是稀疏特征。

(1)如果要求解稠密特征，那我们就直接求解目标函数：

也就是没有了稀疏约束项。求解方法采用类似lasso，即对两个变量Z、D交替迭代的方法：

(2)如果要求解稀疏特征，那么我们就用L1正则约束项：

然后迭代公式就是：

对于第二个公式Dk的求解，也是求解一个最小二乘问题。对于稀疏编码Zk的求解采用ISAT算法，如下公式：

以前字典学习，一般字典的初始化都是从样本中随机抽取的，然而本文采用的是QR分解，从Q矩阵中按顺序，提取出正交向量，作为初始字典。另外文献最后采用的网络模型是，除了最后一层采用稀疏编码之外，其它层都采用的稠密特征。

三、与RBM、自编码的区别、联系

1、与RBM的联系

RBM是损失函数是采用数据分布相似性度量，而字典学习是采用欧式距离损失函数。RBM要求数据介于0~1之间，如果数据超过这个范围，那么就需要做归一化处理。在大部分情况下，归一化对于我们所要的性能可能没啥影响，但是在某些特定的情况下它会抑制一些重要的信息。然而字典学习可以让我们输入任意复杂的数据。

2、与自编码的联系

从我们的分析来看，自编码是学习W，使得W*X=Z，然而字典学习的目标是学习D使得X=DZ。也难怪文献中的字典学习网络的线是画相反的方向。

四、试验结果

1、浅层学习与深层学习对比

文献对比了浅层表征学习和深层表征学习的结果，采用两种方法进行特征Z的学习，然后采用k近邻进行分类测试，结果如表一所示。

2、与SAE、DBN的对比

三个网络模型都采用3层网络，每层网络神经元一次减半。同样的我们利用这两个算法进行表征学习提取高层特征，然后利用高层特征进行分类：KNN,SVM，测试结果得到表格2、3

最后再采用fune-tuning后的DBN、SAE，与本文的算法做出了对比，得到结果表格IV。可以看到，在某些情况下，即使是fine-tuning的DBN、SAE，精度也比不上文献的算法DDL：

个人总结：这篇文献其实非常简单，就仅仅是讲解X=D1*D2*Z的一个求解方法，然而文献竟然啰嗦了将近10页；而我竟让这篇博文也写了这么多，感觉自己快成了说书的了，越来越能扯……不过文献所提出的算法虽然简单，但是作者通过验证对比，确实是非常牛逼的效果，在无监督的条件下，比自编码、RBM都要牛逼，甚至连fine-tuning的自编码、RBM在某些任务下，都无法与之匹敌。不过这个还是比较喜欢另外一篇文献：《A deep matrix factorization method for learning attribute representations》，这篇文献讲的是深度非负矩阵分解，里面的创新点非常多，这样可以学到更多的知识，感觉才比较充实。

参考文献：

1、《Greedy Deep Dictionary Learning》

2、《A deep matrix factorization method for learning attribute representations》

作者：hjimce 时间：2016.3.13 联系QQ：1393852684 原创文章，转载请保留作者、原文地址信息

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