稀疏编码概率解释（基于1996年Olshausen与Field的理论）

一、Sparse Coding稀疏编码

稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 $\mathbf{\phi}_i$ ，使得我们能将输入向量 $\mathbf{x}$ 表示为这些基向量的线性组合：

$\begin{align} \mathbf{x} = \sum_{i=1}^k a_i \mathbf{\phi}_{i} \end{align}$

也就是

虽然形如主成分分析技术（PCA）能使我们方便地找到一组“完备”基向量，但是这里我们想要做的是找到一组 “超完备” 基向量来表示输入向量 $\mathbf{x}\in\mathbb{R}^n$ （也就是说， $\mathbf{x}$

这里，我们把“稀疏性”定义为：只有很少的几个非零元素或只有很少的几个远大于零的元素。要求系数 $a i 是稀疏的意思就是说：对于一组输入向量，我们只想有尽可能少的几个系数远大于零。选择使用具有稀疏性的分量来表示我们的输入数据是有原因的，因为绝大多数的感官数据，比如自然图像，可以被表示成少量基本元素的叠加，在图像中这些基本元素可以是面或者线。同时，比如与初级视觉皮层的类比过程也因此得到了提升。$

我们把有 $m 个输入向量的稀疏编码代价函数定义为：$

$\begin{align} \text{minimize}_{a^{(j)}_i,\mathbf{\phi}_{i}} \sum_{j=1}^{m} \left|\left| \mathbf{x}^{(j)} - \sum_{i=1}^k a^{(j)}_i \mathbf{\phi}_{i}\right|\right|^{2} + \lambda \sum_{i=1}^{k}S(a^{(j)}_i) \end{align}$

此处 $\mathbf{x}$

虽然“稀疏性”的最直接测度标准是 " $L 0 " 范式，但这是不可微的，而且通常很难进行优化。在实际中，稀疏代价函数 S (.) 的普遍选择是 L 1 范式代价函数（具体为什么用详见我之前的博文稀疏编码学习笔记）$

此外，很有可能因为减小 $\mathbf{\phi}_i$

$\begin{array}{rc} \text{minimize}_{a^{(j)}_i,\mathbf{\phi}_{i}} & \sum_{j=1}^{m} \left|\left| \mathbf{x}^{(j)} - \sum_{i=1}^k a^{(j)}_i \mathbf{\phi}_{i}\right|\right|^{2} + \lambda \sum_{i=1}^{k}S(a^{(j)}_i) \\ \text{subject to} & \left|\left|\mathbf{\phi}_i\right|\right|^2 \leq C, \forall i = 1,...,k \\ \end{array}$

二、Olshausen与Field的理论例子

比如在图像的Feature Extraction的最底层要做Edge Detector的生成，那么这里的工作就是从Natural Images中randomly选取一些小patch，通过这些patch生成能够描述他们的”基“，也就是右边的8*8=64个basis组成的basis（具体选取基的方法可以参考http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7721834），然后给定一个test patch, 我们可以按照上面的式子通过basis的线性组合得到，而sparse matrix就是a，下图中的a中有64个维度，其中非零项只有3个，故称”sparse“。

这里可能大家会有疑问，为什么把底层作为Edge Detector呢？上层又是什么呢？这里做个简单解释大家就会明白，之所以是Edge Detector是因为不同方向的Edge就能够描述出整幅图像，所以不同方向的Edge自然就是图像的basis了……

而上一层的basis组合的结果，上上层又是上一层的组合basis……（具体请往下看）

如下图所示：

其他的例子同理：注意看下面的文字（第二条）

那究竟自然图像的基是如何选取呢？稀疏编码的代价函数又从何而来，基本的理论上是这么分析的

为了寻找到一个稀疏的、超完备基向量集，来覆盖我们的输入数据空间。现在换一种方式，我们可以从概率的角度出发，将稀疏编码算法当作一种“生成模型”。

我们将自然图像建模问题看成是一种线性叠加，叠加元素包括 $\mathbf{\phi}_i$

$\begin{align} \mathbf{x} = \sum_{i=1}^k a_i \mathbf{\phi}_{i} + \nu(\mathbf{x}) \end{align}$

我们的目标是找到一组特征基向量 $\mathbf{\phi}$ ，它使得图像的分布函数 $P(\mathbf{x}\mid\mathbf{\phi})$ 尽可能地近似于输入数据的经验分布函数 $P^*(\mathbf{x})$ 。一种实现方式是，最小化 $P^*(\mathbf{x})$ 与 $P(\mathbf{x}\mid\mathbf{\phi})$ 之间的 KL 散度，此 KL 散度表示如下：

$\begin{align} D(P^*(\mathbf{x})||P(\mathbf{x}\mid\mathbf{\phi})) = \int P^*(\mathbf{x}) \log \left(\frac{P^*(\mathbf{x})}{P(\mathbf{x}\mid\mathbf{\phi})}\right)d\mathbf{x} \end{align}$

因为无论我们如何选择 $\mathbf{\phi}$ ，经验分布函数 $P^*(\mathbf{x})$ 都是常量，也就是说我们只需要最大化对数似然函数 $P(\mathbf{x}\mid\mathbf{\phi})$ 。假设 $ν 是具有方差 σ 2 的高斯白噪音，则有下式：$

$\begin{align} P(\mathbf{x} \mid \mathbf{a}, \mathbf{\phi}) = \frac{1}{Z} \exp\left(- \frac{(\mathbf{x}-\sum^{k}_{i=1} a_i \mathbf{\phi}_{i})^2}{2\sigma^2}\right) \end{align}$

为了确定分布 $P(\mathbf{x}\mid\mathbf{\phi})$ ，我们需要指定先验分布 $P(\mathbf{a})$ 。假定我们的特征变量是独立的，我们就可以将先验概率分解为：

$\begin{align} P(\mathbf{a}) = \prod_{i=1}^{k} P(a_i) \end{align}$

此时，我们将“稀疏”假设加入进来——假设任何一幅图像都是由相对较少的一些源特征组合起来的。因此，我们希望 $a i 的概率分布在零值附近是凸起的，而且峰值很高。一个方便的参数化先验分布就是：$

$\begin{align} P(a_i) = \frac{1}{Z}\exp(-\beta S(a_i)) \end{align}$

这里 $S (a i) 是决定先验分布的形状的函数。$

当定义了 $P(\mathbf{x} \mid \mathbf{a} , \mathbf{\phi})$ 和 $P(\mathbf{a})$ 后，我们就可以写出在由 $\mathbf{\phi}$ 定义的模型之下的数据 $\mathbf{x}$ 的概率分布：

$\begin{align} P(\mathbf{x} \mid \mathbf{\phi}) = \int P(\mathbf{x} \mid \mathbf{a}, \mathbf{\phi}) P(\mathbf{a}) d\mathbf{a} \end{align}$

那么，我们的问题就简化为寻找：

$\begin{align} \mathbf{\phi}^*=\text{argmax}_{\mathbf{\phi}} < \log(P(\mathbf{x} \mid \mathbf{\phi})) > \end{align}$

这里 $< . > 表示的是输入数据的期望值。$

不幸的是，通过对 $\mathbf{a}$ 的积分计算 $P(\mathbf{x} \mid \mathbf{\phi})$ 通常是难以实现的。虽然如此，我们注意到如果 $P(\mathbf{x} \mid \mathbf{\phi})$ 的分布（对于相应的 $\mathbf{a}$ ）足够陡峭的话，我们就可以用 $P(\mathbf{x} \mid \mathbf{\phi})$ 的最大值来估算以上积分。估算方法如下：

$\begin{align} \mathbf{\phi}^{*'}=\text{argmax}_{\mathbf{\phi}} < \max_{\mathbf{a}} \log(P(\mathbf{x} \mid \mathbf{\phi})) > \end{align}$

跟之前一样，我们可以通过减小 $\mathbf{\phi}$

最后，我们可以定义一种线性生成模型的能量函数，从而将原先的代价函数重新表述为：

$\begin{array}{rl} E\left( \mathbf{x} , \mathbf{a} \mid \mathbf{\phi} \right) & := -\log \left( P(\mathbf{x}\mid \mathbf{\phi},\mathbf{a}\right)P(\mathbf{a})) \\ &= \sum_{j=1}^{m} \left|\left| \mathbf{x}^{(j)} - \sum_{i=1}^k a^{(j)}_i \mathbf{\phi}_{i}\right|\right|^{2} + \lambda \sum_{i=1}^{k}S(a^{(j)}_i) \end{array}$

其中 $λ = 2σ 2 β ，并且关系不大的常量已被隐藏起来。因为最大化对数似然函数等同于最小化能量函数，我们就可以将原先的优化问题重新表述为：$

$\begin{align} \mathbf{\phi}^{*},\mathbf{a}^{*}=\text{argmin}_{\mathbf{\phi},\mathbf{a}} \sum_{j=1}^{m} \left|\left| \mathbf{x}^{(j)} - \sum_{i=1}^k a^{(j)}_i \mathbf{\phi}_{i}\right|\right|^{2} + \lambda \sum_{i=1}^{k}S(a^{(j)}_i) \end{align}$

使用概率理论来分析，我们可以发现，选择 $\log(1+a_i^2)$

$至此，对于概率的解释完毕$

$三、学习算法$

使用稀疏编码算法学习基向量集的方法，是由两个独立的优化过程组合起来的。第一个是逐个使用训练样本 $\mathbf{x}$ 来优化系数 $\mathbf{\phi}$

如果使用 $a^{(j)}_i$

用 $\mathbf{\phi}$

$\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot未完待续$

$参考资料 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A8%80%E7%96%8F%E7%BC%96%E7%A0%81$

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962

posted on 2014-08-27 12:46 皑雪淑倩阅读(1732) 评论(0) 编辑收藏举报

稀疏编码概率解释（基于1996年Olshausen与Field的理论 ）

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