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| 本文作者： AI研習社 | 2017-02-16 17:40 |
從廣義上來說，NN（或是更美的DNN）確實可以認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，所謂的深度神經網絡DNN，往往融合了多種已知的結構，包括卷積層或是LSTM單元。但是如果說DNN特指全連接的神經元結構，并不包含卷積單元或是時間上的關聯。因此，如果一定要將DNN、CNN、RNN等進行對比，也未嘗不可。
其實，如果我們順著神經網絡技術發展的脈絡，就很容易弄清這幾種網絡結構發明的初衷，和他們之間本質的區別。神經網絡技術起源于上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。
早期感知機的推動者是Rosenblatt。（扯一個不相關的：由于計算技術的落后，當時感知器傳輸函數是用線拉動變阻器改變電阻的方法機械實現的，腦補一下科學家們扯著密密麻麻的導線的樣子…），但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍復雜一些的函數都無能為力（比如最為典型的“異或”操作）。
連異或都不能擬合，你還能指望這貨有什么實際用途么o(╯□╰)o 隨著數學的發展，這個缺點直到上世紀八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）發明的多層感知機（multilayer perceptron）克服。多層感知機，顧名思義，就是有多個隱含層的感知機。我們看一下多層感知機的結構：
圖1 上下層神經元全部相連的神經網絡——多層感知機
多層感知機可以擺脫早期離散傳輸函數的束縛，使用sigmoid或tanh等連續函數模擬神經元對激勵的響應，在訓練算法上則使用Werbos發明的反向傳播BP算法。
對，這貨就是我們現在所說的神經網絡NN——神經網絡聽起來不知道比感知機高端到哪里去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對于研（zhuang）究（bi）很重要! 多層感知機解決了之前無法模擬異或邏輯的缺陷，同時更多的層數也讓網絡更能夠刻畫現實世界中的復雜情形。
相信年輕如Hinton當時一定是春風得意。多層感知機給我們帶來的啟示是，神經網絡的層數直接決定了它對現實的刻畫能力——利用每層更少的神經元擬合更加復雜的函數[1]。（Bengio如是說：functions that can be compactly represented by a depth k architecture might require an exponential number of computational elements to be represented by a depth k ? 1 architecture.）
即便大牛們早就預料到神經網絡需要變得更深，但是有一個夢魘總是縈繞左右。隨著神經網絡層數的加深，優化函數越來越容易陷入局部最優解，并且這個“陷阱”越來越偏離真正的全局最優。利用有限數據訓練的深層網絡，性能還不如較淺層網絡。
同時，另一個不可忽略的問題是隨著網絡層數增加，“梯度消失”現象更加嚴重。具體來說，我們常常使用sigmoid作為神經元的輸入輸出函數。對于幅度為1的信號，在BP反向傳播梯度時，每傳遞一層，梯度衰減為原來的0.25。層數一多，梯度指數衰減后低層基本上接受不到有效的訓練信號。
2006年，Hinton利用預訓練方法緩解了局部最優解問題，將隱含層推動到了7層[2]，神經網絡真正意義上有了“深度”，由此揭開了深度學習的熱潮。這里的“深度”并沒有固定的定義——在語音識別中4層網絡就能夠被認為是“較深的”，而在圖像識別中20層以上的網絡屢見不鮮。
為了克服梯度消失，ReLU、maxout等傳輸函數代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。單從結構上來說，全連接的DNN和圖1的多層感知機是沒有任何區別的。值得一提的是，去年出現的高速公路網絡(highway network)和深度殘差學習（deep residual learning）進一步避免了梯度消失，網絡層數達到了前所未有的一百多層（深度殘差學習：152層）[3,4]!
具體結構大家可自行搜索了解。如果你之前在懷疑是不是有很多方法打上了“深度學習”的噱頭，這個結果真是深得讓人心服口服。
圖2 縮減版的深度殘差學習網絡，僅有34層，終極版有152層
如圖1所示，我們看到全連接DNN的結構里下層神經元和所有上層神經元都能夠形成連接，帶來的潛在問題是參數數量的膨脹。假設輸入的是一幅像素為1K*1K的圖像，隱含層有1M個節點，光這一層就有10^12個權重需要訓練，這不僅容易過擬合，而且極容易陷入局部最優。
另外，圖像中有固有的局部模式（比如輪廓、邊界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，顯然應該將圖像處理中的概念和神經網絡技術相結合。此時我們可以祭出題主所說的卷積神經網絡CNN。對于CNN來說，并不是所有上下層神經元都能直接相連，而是通過“卷積核”作為中介。同一個卷積核在所有圖像內是共享的，圖像通過卷積操作后仍然保留原先的位置關系。
兩層之間的卷積傳輸的示意圖如下：
圖3 卷積神經網絡隱含層
通過一個例子簡單說明卷積神經網絡的結構。假設圖3中m-1=1是輸入層，我們需要識別一幅彩色圖像，這幅圖像具有四個通道ARGB（透明度和紅綠藍，對應了四幅相同大小的圖像），假設卷積核大小為100*100，共使用100個卷積核w1到w100(從直覺來看，每個卷積核應該學習到不同的結構特征)。
用w1在ARGB圖像上進行卷積操作，可以得到隱含層的第一幅圖像;這幅隱含層圖像左上角第一個像素是四幅輸入圖像左上角100*100區域內像素的加權求和，以此類推。
同理，算上其他卷積核，隱含層對應100幅“圖像”。每幅圖像對是對原始圖像中不同特征的響應。按照這樣的結構繼續傳遞下去。CNN中還有max-pooling等操作進一步提高魯棒性。
圖4 一個典型的卷積神經網絡結構
注意到最后一層實際上是一個全連接層，在這個例子里，我們注意到輸入層到隱含層的參數瞬間降低到了100*100*100=10^6個！這使得我們能夠用已有的訓練數據得到良好的模型。題主所說的適用于圖像識別，正是由于CNN模型限制參數了個數并挖掘了局部結構的這個特點。順著同樣的思路，利用語音語譜結構中的局部信息，CNN照樣能應用在語音識別中。
全連接的DNN還存在著另一個問題——無法對時間序列上的變化進行建模。然而，樣本出現的時間順序對于自然語言處理、語音識別、手寫體識別等應用非常重要。對了適應這種需求，就出現了大家所說的另一種神經網絡結構——循環神經網絡RNN。雷鋒網
在普通的全連接網絡或CNN中，每層神經元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被成為前向神經網絡(Feed-forward Neural Networks)。而在RNN中，神經元的輸出可以在下一個時間戳直接作用到自身，即第i層神經元在m時刻的輸入，除了(i-1)層神經元在該時刻的輸出外，還包括其自身在(m-1)時刻的輸出！表示成圖就是這樣的：
圖5 RNN網絡結構
我們可以看到在隱含層節點之間增加了互連。為了分析方便，我們常將RNN在時間上進行展開，得到如圖6所示的結構：
圖6 RNN在時間上進行展開
Cool，（t+1）時刻網絡的最終結果O（t+1）是該時刻輸入和所有歷史共同作用的結果！這就達到了對時間序列建模的目的。 不知題主是否發現，RNN可以看成一個在時間上傳遞的神經網絡，它的深度是時間的長度!正如我們上面所說，“梯度消失”現象又要出現了，只不過這次發生在時間軸上。
對于t時刻來說，它產生的梯度在時間軸上向歷史傳播幾層之后就消失了，根本就無法影響太遙遠的過去。因此，之前說“所有歷史”共同作用只是理想的情況，在實際中，這種影響也就只能維持若干個時間戳。雷鋒網
為了解決時間上的梯度消失，機器學習領域發展出了長短時記憶單元LSTM，通過門的開關實現時間上記憶功能，并防止梯度消失，一個LSTM單元長這個樣子：
圖7 LSTM的模樣
除了目前提到的三種網絡，以及我之前提到的深度殘差學習、LSTM外，深度學習還有許多其他的結構。舉個例子，RNN既然能繼承歷史信息，是不是也能吸收點未來的信息呢？
因為在序列信號分析中，如果我能預知未來，對識別一定也是有所幫助的。因此就有了雙向RNN、雙向LSTM，同時利用歷史和未來的信息。
圖8 雙向RNN
事實上，不論是哪種網絡，他們在實際應用中常常都混合著使用，比如CNN和RNN在上層輸出之前往往會接上全連接層，很難說某個網絡到底屬于哪個類別。不難想象隨著深度學習熱度的延續，更靈活的組合方式、更多的網絡結構將被發展出來。
盡管看起來千變萬化，但研究者們的出發點肯定都是為了解決特定的問題。如果想進行這方面的研究，不妨仔細分析一下這些結構各自的特點以及它們達成目標的手段。
入門的話可以參考：
Ng寫的Ufldl：UFLDL教程 – Ufldl
也可以看Theano內自帶的教程，例子非常具體：Deep Learning Tutorials
歡迎大家繼續推薦補充。
參考文獻：
[1] Bengio Y. Learning Deep Architectures for AI[J]. Foundations & Trends? in Machine Learning, 2009, 2(1):1-127.
[2] Hinton G E, Salakhutdinov R R. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006, 313(5786):504-507.
[3] He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385, 2015.
[4] Srivastava R K, Greff K, Schmidhuber J. Highway networks. arXiv:1505.00387, 2015.
