卷積神經網路論文學習（Lecun1998）
Ⅰ.介紹
A.資料學習
自動機器學習可以歸納為
，
是第p個輸入模式，W是學習權值，
是識別類標號。損失函式
，
理想輸出。
實際上的最小化函式為
B.梯度學習演算法
隨機梯度下降：
C.梯度反向傳播
將如此簡單的演算法應用到複雜的機器學習問題的原因：
1.實際上區域性最小解不會影響問題的實現。
2.簡單有效的計算梯度的演算法，如反向傳播。
3.將反向梯度應用到sigmoid單元能解決複雜的學習任務。
D.手寫體識別系統的學習問題
最難的一點不是識別一個字元，而是從一個句子或單詞中分割出一個個字元。這樣的技術已成為標準，叫HOS(Heuristic oversegmentation)。
在人工標籤中會遇到的一些問題，例如，將數字4的右邊部分識別為標籤1還是非字元？數字8的右邊是否應該識別為3？問題解決需要用到GTN(Graph transformer network)。E.全域性可訓練系統
要使系統能使用後向傳播來訓練，模型必須是可微分和連續的。
知道Ep對Xn的偏導，就能計算出Ep對W和Xn-1的偏導。
Ⅱ.卷積神經網路進行字元識別
使用傳統全連線神經網路進行字元識別的問題： 1.輸入圖片大，需要的隱藏層神經元多，所以要訓練的引數會很多,記憶體消耗大。無結構網路的主要缺點是無法學習到不變性特徵（不會因平移，扭曲等變換而變化的特徵）。儘管足夠大的全連線神經網路能學習不變性特徵，但會導致學習的權值在不同位置上出現相似的權值模式，同時學習這些權值需要很多訓練樣本。A.卷積網路
1.區域性感受野 提取區域性的初級視覺特徵（邊緣，端點，角落），可以組合不同初級特徵構成高階特徵。 2.權值共享 因為區域性影象的初級特徵檢測器對於整幅圖非常有用，所以利用這個知識，將圖片不同位置的感受野設定為具有相同權值的向量。可以減少訓練引數的數量，所以減少機器容量h。 3.時間空間下采樣 一旦特徵被提取出來，特徵的具體位置就變得沒那麼重要，只有幾個特徵的相對位置關係比較重要。特徵的精確位置不但與識別目標沒關，而且存在危害，因為不同的字元樣本的位置會不同。所以使用下采用可以使具體位置變得模糊，降低feature map的解析度，同時減少對平移扭曲變換的敏感度。相關推薦
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