深度学习史上最全总结(文末有福利)

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深度学习史上最全总结(文末有福利)(1)

深度学习(Deep Learning),这是一个在近几年火遍各个领域的词汇,似乎所有的算法只要跟它扯上关系,瞬间就显得高大上起来。但其实,从2006年Hinton 在Science上的论文算起,深度学习发展至今才不到十年。

在这短短几年时间里,深度学习了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端

(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式。这不仅让一切变得更加简单,而且由于深度学习中的每一层都可以为了最终的任务来调整自己,最终实现各层之间的通力合作,因而可以大大提高任务的准确度。随着大数据时代的到来以及GPU等各种更加强大的计算设备的发展,深度学习如虎添翼,可以充分利用各种海量数据(标注数据、弱标注数据或者仅仅数据本身),完全自动地学习到抽象的知识表达,即把原始数据浓缩成某种知识。

当然,深度学习不见得是最完美的框架,离最终所谓的智能也还差得很远,而且目前还基本没有理论上的有效性解释。但是,无论如何,深度学习之风已经势不可挡!

深度学习本质上其实就是多层神经网络,而神经网络这个东西几十年前大家就开始研究了。我们知道,神经网络的一层,其实就是一个线性变换加上一个简单的非线性操作,而多层神经网络其实就是多个简单的非线性函数的复合。一层、两层的网络用途比较有限,往往很难刻画输入与输出之间的复杂关系。但是深层的网络,历史上又一直无法进行有效训练。这大概是因为有以下三个难点难以突破:

优化方面

(1)优化策略的核心就是梯度下降法,但对于一个深层的网络,它的函数的梯度也非常复杂。于是,误差反向传播算法就经常在参数初始值选择不当的时候产生梯度消失或者梯度现象,导致优化无法正常进行。

(2)深层网络由于是高度非线性的,有着太多的局部极值,很难保证能够得到一个可以接受的好的解。数据方面

早期,各种数据集往往都非常小,经常是几百几千的规模。人们都侧重于解决如何在小数据情形下的算法过拟合问题,典型的就是SVM。这时候,复杂的多层神经网络根本用不上,他们在数据量不足的情况下会过拟合的非常严重。计算能力方面

深度学习的经典模型卷积神经网络(CNN)其实在上世纪八九十年代就出现了,而且其中LeNet-5模型在简单的手写体识别问题上已经取得了很大的成功。但是

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