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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖）

發(fā)布時間：2023-04-08 03:05:01 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 90

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、深度學(xué)習(xí)的理論解釋有哪些？
2、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的對抗攻擊與對抗樣本
4、深度學(xué)習(xí)什么是對抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖）

一、深度學(xué)習(xí)的理論解釋有哪些？

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

同機器學(xué)習(xí)方法一樣，深度機器學(xué)習(xí)方法也有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之分.不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同.例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks，簡稱CNNs)就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)(Deep Belief Nets，簡稱DBNs)就是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。從一個輸入中產(chǎn)生一個輸出所涉及的計算可以通過一個流向圖(flow graph)來表示:流向圖是一種能夠表示計算的圖，在這種圖中每一個節(jié)點表示一個基本的計算并且一個計算的值(計算的結(jié)果被應(yīng)用到這個節(jié)點的孩子節(jié)點的值)。考慮這樣一個計算集合，它可以被允許在每一個節(jié)點和可能的圖結(jié)構(gòu)中，并定義了一個函數(shù)族。輸入節(jié)點沒有父親，輸出節(jié)點沒有孩子。

這種流向圖的一個特別屬性是深度(depth):從一個輸入到一個輸出的最長路徑的長度。

傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠被看做擁有等于層數(shù)的深度(比如對于輸出層為隱層數(shù)加1)。SVMs有深度2(一個對應(yīng)于核輸出或者特征空間，另一個對應(yīng)于所產(chǎn)生輸出的線性混合)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖）

二、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

找深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同點，其實主要的就是：

原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做的步驟是：特征映射到值。特征是人工挑選。

深度學(xué)習(xí)做的步驟是信號->特征->值。特征是由網(wǎng)絡(luò)自己選擇。

另外，深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中一個新的研究方向，在被引進機器學(xué)習(xí)后，讓機器學(xué)習(xí)可以更加的接近最初的目標(biāo)，也就是人工智能。

深度學(xué)習(xí)主要就是對樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律還有表示層次的學(xué)習(xí)，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。

而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是可以分為兩種，一種是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而另一種則是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是生物的大腦神經(jīng)元、主要是由細(xì)胞以及觸點組成的，主要的作用就是讓生物產(chǎn)生意識，或者是幫助生物實現(xiàn)思考還有行動的目的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進行信息處理的數(shù)學(xué)模型。在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的對抗攻擊與對抗樣本

對抗攻擊

對抗攻擊論文參考：

《Intriguing properties of neural networks》

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有趣的特性》

《Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey》，以下簡稱『Survey』。

圖片做適當(dāng)修改后能欺騙深度學(xué)習(xí)模型的可能性

1.舉例理解：

左邊是一張能夠被GoogLeNet正常分類為熊貓的圖片，在添加一定的噪音后變成右圖，在人的肉眼看來，它還是熊貓，但GoogLeNet會判定為長臂猿。這種被修改后人類無法明顯察覺，卻被機器識別錯誤的數(shù)據(jù)即為 對抗樣本 ，而這整個過程就可以理解為 對抗攻擊 。

2.數(shù)學(xué)理解：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每層神經(jīng)元的輸入 a = g(Wx+b)，其中 g 為激活函數(shù)，W 為權(quán)重參數(shù)，x 為上一層的樣本數(shù)據(jù)，b 為偏置參數(shù)，那么從拓?fù)鋵W(xué)角度來看，在一個二維平面上，這個過程相當(dāng)于哪幾個步驟呢？

（1）一次使用權(quán)重參數(shù)矩陣 W 的線性變換

（2）一次使用偏執(zhí)向量 b 的移動

（3）一次應(yīng)用非線性激活函數(shù) g 的變換

在 二維平面 ，其實是將整個平面進行了 旋轉(zhuǎn)、移動和拉伸 三步。

分類問題

簡單分類問題：通過較少幾次變換將問題轉(zhuǎn)換為一條直線可分割的空間。

既是一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以完成分類，通過變換空間布局，最終通過一條直線完成分類。

舉例：

簡單轉(zhuǎn)換ing........

轉(zhuǎn)換結(jié)果看下圖

復(fù)雜分類問題：通過多幾次的轉(zhuǎn)換完成將問題轉(zhuǎn)換為一條直線可分割的空間。

就是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分類，通過變換空間布局，最終通過一條直線完成分類。

舉例：

動態(tài)多步轉(zhuǎn)換

以上是從低維度理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，其中也有難以拉伸的例外，下圖所示的圓套圓的情況，就是難以在二維空間將其拉伸到理想的位置的例子。

但，增加神經(jīng)元，可以在 三維空間 中輕松將其分離。

看！

歸納同樣對于復(fù)雜問題可以通過，增加神經(jīng)元在高維度通過更長且復(fù)雜的方式解決。

但是例如兩個相互套起來的環(huán)，按照推測需要在四維空間中才能完全分開，然而我們難以想象四維空間，在現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)集中，這種死結(jié)或者纏繞問題可能會更復(fù)雜。

對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來，可以選擇 將打成死結(jié)的數(shù)據(jù)盡可能拉伸開，而不是完全解開 ，如下圖，對于分類問題來說，已經(jīng)具有較高的準(zhǔn)確率和召回率。

部分情況下，為了更精確地分類，較寬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能相對深度來說更重要。

綜上所述

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含語義信息的不在每個獨立的神經(jīng)單元，而是整個空間。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在最后一層能將樣本中諸多變化的因子理清楚并理解其語義，并不是因為某個獨立神經(jīng)元中包含了什么特定的語義，而是 對整個空間進行變換后從最終的表征層中學(xué)到的 ，經(jīng)過學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會 放大某些相關(guān)因子，同時縮小某些無關(guān)因子 。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的輸入到輸出的映射在很大程度上是不連續(xù)的。就像上面圖中為了解開一個死結(jié)所做的拉伸結(jié)果一樣， 在人看來，在拉伸距離較大的地方我們可以認(rèn)為這種映射是連續(xù)的， 然而 對于仍然纏繞在一起的部分，之前可以用來劃分界限的直線或者超平面已經(jīng)無法連續(xù) 。

通過仔細(xì)觀察可以區(qū)分出來，但是上文只是一個簡單的例子，現(xiàn)實世界中的真實數(shù)據(jù)較為復(fù)雜，對于肉眼來說可能很難分清楚纏繞在一起的部分。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說， 對抗樣本已經(jīng)嚴(yán)重的跨過了用于分類的界限 ，而對于肉眼其實還 看不出來它有移動。

（）線性特性的攻擊行為（）和（）高效制造對抗樣本的方法（）

參考論文：

《Explaining and harnessing adversarial examples》

《對抗性例子的解讀和掌握》

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高緯空間中的線性特性已經(jīng)足以產(chǎn)生這種攻擊行為 ，并提出了一種 更高效生成對抗樣本的方法 ，接下來我們就簡單分析一下這一理論和方法。

目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為了提高訓(xùn)練效率所使用的激活函數(shù)在局部都過于線性。

例如：

類比先前舉出的拓?fù)鋵W(xué)例子，在 最后的表征層 都是 通過直線或超平面完成的分類 ，在線性的假設(shè)下，暫且不通過二維或三維空間來理解，先從一個簡單的數(shù)學(xué)公式角度開始。

數(shù)學(xué)解釋

公式內(nèi)容解釋：

w 是訓(xùn)練好的參數(shù)向量

x 表示真實樣本數(shù)據(jù)向量

η 表示給圖像加入的噪音向量

x ~表示加入噪音后新生成的樣本

當(dāng)加入足夠小的 η 時，肉眼無法區(qū)分出 x 的變化，直觀感覺上左邊的式子可能也不會變化很大。

事實上 ，然而 η 當(dāng)?shù)姆较蚺c w 完全一致的時候，即使很小，也會使整個激活值變化很大。

假設(shè)證明：

如果 w 是一個 n 維向量，而其權(quán)值的平均大小為 m，那么激活值將會增加 nm。可見，在一個肉眼幾乎無法差覺的擾動干擾下，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終激活層的計算會產(chǎn)生巨大的干擾，從而迷惑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出來的模型。

尋找正確方向

當(dāng) η 與 w 的方向一致時會使激活值最大，那么，如何找到這個正確的方向呢？

結(jié)論，那就是損失函數(shù)在待構(gòu)造樣本上的梯度方向，即下面的式子。

ε 是一個調(diào)節(jié)系數(shù)

sign() 是一個符號函數(shù)，代表的意思也很簡單，就是取一個值的符號

（當(dāng)值大于 0 時取 1，當(dāng)值等于 0 時取 0，當(dāng)值小于 0 時取 -1）

▽ 表示求 x 的梯度，可以理解為偏導(dǎo)，

J 是訓(xùn)練模型的損失函數(shù)。

結(jié)論的由來

在正常的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中，有一個過程叫反向傳播，就是對參數(shù)求偏導(dǎo)，然后將參數(shù)更新，我們結(jié)合下面這張圖看一下。

假設(shè)圖中的函數(shù)即為 損失函數(shù) ，為了使損失函數(shù)降到最低，我們會根據(jù)當(dāng)前值的梯度去調(diào)整。

當(dāng)梯度小于 0 的時候我們可以看出，當(dāng)前值需要右移。

而當(dāng)梯度大于 0 的時候，當(dāng)前值需要左移。

這個過程實際上就是用 θ 減去 θ。擴展到損失函數(shù) J(θ, x, y) 中，θ 即為 我們要調(diào)整的參數(shù) ，因此在樣本 x 和 y 不改變的情況下，我們會**不斷去調(diào)整參數(shù) θ **以尋求局部最優(yōu)解，即 θ = θ - θ 。

生成對抗樣本，也可以采用類似的方法，那就是 固定參數(shù) θ，調(diào)整 x 同時使損失函數(shù)增大 ，而不是變小，此時就應(yīng)該讓 x 往相反的方向走，即 x = x + x ，這樣是不是很容易可以理解上面 η 的定義呢？在實踐中，我們還需要通過 ε 這個參數(shù)來 調(diào)節(jié)噪音的大小 ，這種方法相比之前提到的優(yōu)化方法非常高效，基本只需要一次計算就可以找到對抗樣本，因此作者將這種方法叫做 快速梯度符號法 （Fast Gradient Sign Method，F(xiàn)GSM）?？偨Y(jié)一下FGSM，這種方法通過替換目標(biāo)值 y 就可以 讓攻擊樣本朝著指定的分類目標(biāo)走 ，即，可以做任意目標(biāo)的欺騙。

將線性假設(shè)簡化到二維空間，我們要求的 η 其方向正好就接近于參數(shù) w 的方向，不再展開說明，有興趣的讀者可以自行畫一畫。

建立在一個高維空間線性的假設(shè)或猜測前提下，需要實驗支撐，根據(jù)下列圖片分析展開。

圖片解釋

這張圖是對數(shù)據(jù)集CIFAR-10的分類器的決策邊界示意圖。

其中每個小格子代表的是不同的CIFAR-10樣本，

每個小格子中：

橫向從左往右代表的是FGSM算法中的梯度方向，

縱向代表的是FGSM梯度方向的正交方向，

白色表示模型能分類正確的情況

彩色代表預(yù)測出錯的情況

不同的顏色代表不同的錯誤預(yù)測分類。

可以看出，在出錯的區(qū)域都程線性分布，另外，如果橫軸的方向走的不夠遠(yuǎn)，即便再往其他方向走都無法使模型出錯，而一單進入這個區(qū)域，就會出現(xiàn)大量的對抗樣本。而在隨機找到的對抗樣本中，這種分布也是很隨機的，甚至很難找到，見下圖。

從實驗結(jié)果表明

高維空間中的線性假設(shè)也是合理的

舉例

一匹叫做 Clever Hans 的馬，剛出現(xiàn)的時候人們認(rèn)為這匹馬會做算術(shù)，但實際上它只是會閱讀人的表情，當(dāng)它點馬蹄的次數(shù)接近正確答案時，人們的表情會更興奮，它就知道該這個時候停止了。

隱喻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個測試效果良好的分類器，其實并不像人類一樣學(xué)習(xí)到了所分類樣本的真正底層概念，只不過剛好構(gòu)建了一個在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上運行相當(dāng)良好的模型，所以，你以為你以為的就是你以為的嗎？

分類器能夠在訓(xùn)練集的不同子集上訓(xùn)練時獲得大致相同的分類權(quán)重，因為機器學(xué)習(xí)算法能夠泛化，基礎(chǔ)分類權(quán)重的穩(wěn)定性反過來又會導(dǎo)致對抗性樣本的穩(wěn)定性。因此， 對抗攻擊可以認(rèn)為是存在于任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

以上是論文二的線性特性的攻擊行為

高效制造對抗樣本的方法

目前來看還沒有能夠完全抵抗這種攻擊的方法，其實結(jié)合攻擊的原理也不難看出，即便分類器做得再好，總能使一個樣本用最小的干擾走到錯誤的分類區(qū)域，我們能做的更多是如何構(gòu)造魯棒性更強的模型，同時也保持對這個領(lǐng)域的關(guān)注?！篠urvey』（注意第一篇論文的引用有注釋）中總結(jié)的目前抵御攻擊的辦法可以分為三大類：

1.修改訓(xùn)練樣本 ———— 通過添加更多的對抗樣本到訓(xùn)練集中可以有效避免一部分攻擊 ，但這更像是一種無奈的做法， 當(dāng)擴大樣本集的時候，其實分類邊界有可能也在隨之?dāng)U大 。

2.修改訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) ，這類方法會對訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)做出一定調(diào)整，其中有一種方式是模擬生物學(xué) 在最后一層使用更加非線性的激活函數(shù) ，但這種方式又會 導(dǎo)致訓(xùn)練效率和效果下降 。修改訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的方法分為 完全抵抗 和 僅檢測 兩種方式，完全抵抗其實就是讓模型能將對抗樣本識別為正確的分類，而僅檢測是為了發(fā)現(xiàn)這種攻擊樣本，從而拒絕服務(wù)。

3.附加網(wǎng)絡(luò) ，這種方式是在 不改變原有模型的情況下使用額外的網(wǎng)絡(luò)進行輔助 ，這樣可以使原有網(wǎng)絡(luò)保持不變，其中最有效的一種方式是生成式對抗網(wǎng)絡(luò)——GAN。同樣的，這種方式也分為 完全抵抗 和 僅檢測 兩種方式。

總結(jié)一下

定義：

對抗樣本：是指在數(shù)據(jù)集中通過故意添加細(xì)微的干擾所形成的輸入樣本，會導(dǎo)致模型以高置信度給出一個錯誤的輸出。

原因分析：

對抗樣本出現(xiàn)的主要原因之一是過度線性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是基于線性塊構(gòu)建的，實現(xiàn)的整體函數(shù)被證明是高度線性的，如果一個線性函數(shù)具有許多輸入，那么它的值可以非常迅速地改變。

參考：

四、深度學(xué)習(xí)什么是對抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

對抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GAN

讓機器學(xué)會“左右互搏”

GAN網(wǎng)絡(luò)的原理本質(zhì)上就是這兩篇小說中主人公練功的人工智能或機器學(xué)習(xí)版本。

一個網(wǎng)絡(luò)中有兩個角色，修煉的過程中左手扮演攻方，即生成器(generator)，試圖生成和自然世界中擬完成任務(wù)足夠相似的目標(biāo);右手扮演守方，即判別器(discriminator)，試圖把這個假的、生成的目標(biāo)和真實目標(biāo)區(qū)分開來。經(jīng)過反復(fù)多次雙手互搏，左手右手的功力都會倍增，從而達(dá)到“舍我其誰”的目標(biāo)。

以上就是關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。