UFLDL(五)自编码算法与稀疏性
新教程内容太繁复,有空再看看,这节看的还是老教程:
http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%8E%E7%A8%80%E7%96%8F%E6%80%A7
之前讨论的神经网络是在有监督的学习中的应用,而自编码神经网络是一种无监督的学习算法。它的特点是使用了BP,并且把输入值当作目标值。
当隐藏层单元的个数小于输入的个数时,相当于完成了降维,而当输出时,又相当于重新恢复。
为了给隐藏单元加入稀疏性限制,可限制隐藏单元的平均活跃度,让其接近于0:
在优化目标函数时,可通过加入惩罚项来对其进行限制(类似于防止过拟合的方法):
里面的那个式子叫相对熵,它的性质如图所示:在两变量相等时值最小为0;随着两变量差异变大值也递增。因此,
最小化这一惩罚因子具有使得 靠近
的效果。
总体代价函数可如下所示:
结合前面的后向传播算法,第二层的残差可替换为:
关于替换的推导,可参考:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/11449055
关于自编码和稀疏编码,可参考:http://blog.csdn.net/on2way/article/details/50095081以及http://blog.csdn.net/on2way/article/details/50389968
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