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[机器学习] 多图｜一文看懂25个神经网络模型（三）

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助理设计师

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发表于 2018-6-6 16:11:10 |只看该作者 |倒序浏览

生成式对抗网络（GAN）

生成式对抗网络（GAN：Generative adversarial networks）是一类不同的网络，它们有一对“双胞胎”：两个网络协同工作。

GAN可由任意两种网络组成（但通常是FF和CNN），其中一个用于生成内容，另一个则用于鉴别生成的内容。

鉴别网络（discriminating network）同时接收训练数据和生成网络（generative network）生成的数据。鉴别网络的准确率，被用作生成网络误差的一部分。这就形成了一种竞争：鉴别网络越来越擅长于区分真实的数据和生成数据，而生成网络也越来越善于生成难以预测的数据。这种方式非常有效，部分是因为：即便相当复杂的类噪音模式最终都是可预测的，但跟输入数据有着极为相似特征的生成数据，则很难区分。

训练GAN极具挑战性，因为你不仅要训练两个神经网络（其中的任何一个都会出现它自己的问题），同时还要平衡两者的运行机制。如果预测或生成相比对方表现得过好，这个GAN就不会收敛，因为它会内部发散。

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN：Recurrent neural networks）是具有时间联结的前馈神经网络：它们有了状态，通道与通道之间有了时间上的联系。神经元的输入信息，不仅包括前一神经细胞层的输出，还包括它自身在先前通道的状态。

这就意味着：你的输入顺序将会影响神经网络的训练结果：相比先输入“曲奇饼”再输入“牛奶”，先输入“牛奶”再输入“曲奇饼”后，或许会产生不同的结果。RNN存在一大问题：梯度消失（或梯度爆炸，这取决于所用的激活函数），信息会随时间迅速消失，正如FFNN会随着深度的增加而失去信息一样。

直觉上，这不算什么大问题，因为这些都只是权重，而非神经元的状态，但随时间变化的权重正是来自过去信息的存储；如果权重是0或1000000，那之前的状态就不再有信息价值。

原则上，RNN可以在很多领域使用，因为大部分数据在形式上不存在时间线的变化，（不像语音或视频），它们能以某种序列的形式呈现出来。一张图片或一段文字可以一个像素或者一个文字地进行输入，因此，与时间相关的权重描述了该序列前一步发生了什么，而不是多少秒之前发生了什么。一般来说，循环神经网络是推测或补全信息很好的选择，比如自动补全。

长短期记忆（LSTM）

长短期记忆（LSTM：Long / short term memory）网络试图通过引入门结构与明确定义的记忆单元来解决梯度消失/爆炸的问题。

这更多的是受电路图设计的启发，而非生物学上某种和记忆相关机制。每个神经元都有一个记忆单元和三个门：输入门、输出门、遗忘门。这三个门的功能就是通过禁止或允许信息流动来保护信息。

输入门决定了有多少前一神经细胞层的信息可留在当前记忆单元，输出层在另一端决定下一神经细胞层能从当前神经元获取多少信息。遗忘门乍看很奇怪，但有时候遗忘部分信息是很有用的：比如说它在学习一本书，并开始学一个新的章节，那遗忘前面章节的部分角色就很有必要了。

实践证明，LSTM可用来学习复杂的序列，比如像莎士比亚一样写作，或创作全新的音乐。值得注意的是，每一个门都对前一神经元的记忆单元赋有一个权重，因此会需要更多的计算资源。

门循环单元（GRU）

门循环单元（GRU : Gated recurrent units）是LSTM的一种轻量级变体。它们少了一个门，同时连接方式也稍有不同：它们采用了一个更新门（update gate），而非LSTM所用的输入门、输出门、遗忘门。

更新门决定了保留多少上一个状态的信息，还决定了收取多少来自前一神经细胞层的信息。重置门（reset gate）跟LSTM遗忘门的功能很相似，但它存在的位置却稍有不同。它们总是输出完整的状态，没有输出门。多数情况下，它们跟LSTM类似，但最大的不同是：GRU速度更快、运行更容易（但函数表达力稍弱）。

在实践中，这里的优势和劣势会相互抵消：当你你需要更大的网络来获取函数表达力时，这样反过来，性能优势就被抵消了。在不需要额外的函数表达力时，GRU的综合性能要好于LSTM。

神经图灵机（NTM）

神经图灵机（NTM: Neural Turing machines）可以理解为对LSTM的抽象，它试图把神经网络去黑箱化（以窥探其内部发生的细节）。

NTM不是把记忆单元设计在神经元内，而是分离出来。NTM试图结合常规数字信息存储的高效性、永久性与神经网络的效率及函数表达能力。它的想法是设计一个可作内容寻址的记忆库，并让神经网络对其进行读写操作。NTM名字中的“图灵（Turing）”是表明，它是图灵完备（Turing complete）的，即具备基于它所读取的内容来读取、写入、修改状态的能力，也就是能表达一个通用图灵机所能表达的一切。

BiRNN、BiLSTM、BiGRU

双向循环神经网络（BiRNN：Bidirectional recurrent neural networks）、双向长短期记忆网络（BiLSTM：bidirectional long / short term memory networks ）和双向门控循环单元（BiGRU：bidirectional gated recurrent units）在图表中并未呈现出来，因为它们看起来与其对应的单向神经网络结构一样。

所不同的是，这些网络不仅与过去的状态有连接，而且与未来的状态也有连接。比如，通过一个一个地输入字母，训练单向的LSTM预测“鱼（fish）”（在时间轴上的循环连接记住了过去的状态值）。在BiLSTM的反馈通路输入序列中的下一个字母，这使得它可以了解未来的信息是什么。这种形式的训练使得该网络可以填充信息之间的空白，而不是预测信息。因此，它在处理图像时不是扩展图像的边界，而是填补一张图片中的缺失。

深度残差网络（DRN）

深度残差网络（DRN: Deep residual networks）是非常深的FFNN网络，它有一种特殊的连接，可以把信息从某一神经细胞层传至后面几层（通常是2到5层）。

该网络的目的不是要找输入数据与输出数据之间的映射，而是致力于构建输入数据与输出数据+输入数据之间的映射函数。本质上，它在结果中增加一个恒等函数，并跟前面的输入一起作为后一层的新输入。结果表明，当层数超过150后，这一网络将非常擅于学习模式，这比常规的2到5层要多得多。然而，有证据表明这些网络本质上只是没有时间结构的RNN，它们总是与没有门结构的LSTM相提并论。

回声状态网络（ESN）

回声状态网络（ESN：Echo state networks）是另一种不同类型的（循环）网络。

它的不同之处在于：神经元之间的连接是随机的（没有整齐划一的神经细胞层），其训练过程也有所不同。不同于输入数据后反向传播误差，ESN先输入数据、前馈、而后更新神经元状态，最后来观察结果。它的输入层和输出层在这里扮演的角色不太常规，输入层用来主导网络，输出层作为激活模式的观测器随时间展开。在训练过程中，只有观测和隐藏单元之间连接会被改变。

极限学习机（ELM）

极限学习机（ELM：Extreme learning machines）本质上是拥有随机连接的FFNN。

它们与LSM、ESN极为相似，除了循环特征和脉冲性质，它们还不使用反向传播。相反，它们先给权重设定随机值，然后根据最小二乘法拟合来一次性训练权重（在所有函数中误差最小）。这使ELM的函数拟合能力较弱，但其运行速度比反向传播快多了。

液态机（LSM）

液态机（LSM：Liquid state machines）换汤不换药，跟ESN同样相近。

区别在于，LSM是一种脉冲神经网络（spiking neural networks），用阈值激活函数（threshold functions）取代了sigmoid激活函数，每个神经元同时也是具有累加性质的记忆单元。因此，当神经元状态更新时，其值不是相邻神经元的累加值，而是它自身状态值的累加。一旦累加到阈值，它就释放能量至其它神经元。这就形成了一种类似于脉冲的模式：神经元不会进行任何操作，直至到达阈值的那一刻。

支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM：Support vector machines）能为分类问题找出最优方案。

传统意义上，它们只能处理线性可分的数据；比如找出哪张图片是加菲猫、哪张是史努比，此外就无法做其它输出了。

训练过程中，SVM可以理解为：先在平面图表上标绘所有数据（加菲猫、史努比），然后找出到那条能够最好区分这两类数据点的线。这条线能把数据分为两部分，线的这边全是史努比，线的那边全是加菲猫。而后移动并优化该直线，令两边数据点到直线的距离最大化。分类新的数据，则将该数据点画在这个图表上，然后察看这个数据点在分隔线的哪一边（史努比一侧，还是加菲猫一侧）。

通过使用核方法，SVM便可用来分类n维空间的数据。这就引出了在3维空间中标绘数据点，从而让SVM可以区分史努比、加菲猫与西蒙，甚至在更高的维度对更多卡通人物进行分类。SVM并不总被视为神经网络。