深度进修

深度进修(deep learning)是板滞进修的分支,是一种试图运用包罗繁杂构造或由众重非线性变换构成的众个处理层对数据举行高层笼统的算法。 深度进修是板滞进修中一种基于对数据举行外征进修的算法,至今依鳌有种深度进修框架,如卷积神经收集和深度置信收集和递归神经收集等已被运用盘算机视觉、语音识别、自然言语处理、音频识别与生物新闻学等范畴并获取了极好的效果。

根源:LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.
简介

图1.深度进修与人工智能联系图

[图片根源:论文Efficient processing of deep neural networks: A tutorial and survey;URL:https://arxiv.org/pdf/1703.09039.pdf]

图2.深度进修通过分层进修众重笼统外征示企图。输入层是我们能从图中直接察看到的,第一层可以进修到比较简单的特征(如边沿),第二层第一层学到的特征根底上,可以进修到角或者曲度等稍微繁杂的特征,第三层则能进修到物体的繁杂特征,从而识别出输入的物体。

[图片根源:Deep Learning Book; URL:http://www.deeplearningbook.org/]

深度进修(deep learning)是板滞进修的分支,是一种试图运用包罗繁杂构造或由众重非线性变换构成的众个处理层对数据举行高层笼统的算法。

深度进修是板滞进修中一种基于对数据举行外征进修的算法。观测值(比如一幅图像)可以运用众种方法来外示,如每个像素强度值的向量,或者更笼统地外示成一系列边、特定样式的区域等。而运用某些特定的外示方法更容易从实例中进修义务(比如,人脸识别或面部外情识别)。

近年来监视式深度进修方法(以反应算法教练CNN、LSTM等)取得了空前的成功,而基于半监视或非监视式的方法(如DBM、DBN、stacked autoencoder)虽然深度进修兴起阶段起到了主要的发蒙感化,但仍处研讨阶段并已取得不错的希望。未来,非监视式进修将是深度进修的主要研讨偏向,因为人和动物的进修大众好坏监视式的,我们通过察看来发明天下的构制,而不是被提前睹告所有物体的名字。

外征进修的目标是寻求更好的外示方法并创立更好的模子来从大范围未标记数据中进修这些外示方法。外示方法来自神经科学,并松散地创立相似神经系统中的新闻处理和对通信方式的了解上,如神经编码,试图定义拉动神经元的反响之间的联系以及大脑中的神经元的电运动之间的联系。

至今依鳌有种深度进修框架,如卷积神经收集和深度置信收集和递归神经收集等已被运用盘算机视觉、语音识别、自然言语处理、音频识别与生物新闻学等范畴并获取了极好的效果。

[描画根源:维基百科;URL:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0]

[描画根源:论文Deep learning; URL:https://www.nature.com/articles/nature14539]

开展历史

深度进修框架,特别是基于人工神经收集的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机,而人工神经收集的历史则更为久远,以致可以追溯到公元前亚里士众德为了标明人类大脑的运转法则而提出的联念主义心思学。1989年,扬·勒丘恩(Yann LeCun)等人开端将1974年提出的标准反向传达算法运用于深度神经收集,这一收集被用于手写邮政编码识别,而且美国成功地被银行商业化运用了,惊动暂时。2007年前后,杰弗里·辛顿和鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫(Ruslan Salakhutdinov)提出了一种前馈神经收集中举行有用教练的算法。这一算法将收集中的每一层视为无监视的受限玻尔兹曼机(RBM),再运用有监视的反向传达算法举行调优。之后,由Hinton等人创制的深度置信收集(DBN)指出,RBM可以以贪婪的方法举行堆叠和教练,也掀起了深度进修的研讨高潮。2009年,又进一步提出Deep Boltzmann Machine,它与DBN的区别于,DBM容许底层中双向连接。于是,用DBM外示堆叠的RBM,比用DBN好得众。

下外摆列了深度进修开展历史上的里程碑:

[外格根源:论文On the origin of deep learning;URL:https://arxiv.org/pdf/1702.07800.pdf]

跟着深度进修的高速开展,呈现了大宗的新模子与架构, 这些架构差别范畴发恍∨主要感化:

卷积神经收集(CNN)除了包罗施行目标识别义务的 AlexNet(2012年Imagenet冠军) 等深度卷积收集,还包罗许众精良的模子用于处理目标检测、语义支解和超区分率等义务。它们以差别的方法运用卷积进程处理差别的义务,并这些义务上发生了十分好的效果。从基本上来说,卷积相关于最初的全连接收集有许众精良的属性,比如它只和上一层神经元发生部分的连接,同一个卷积核可以输入张量上重复运用,也便是说特征检测器可以输入图像上重复检测是否有该部分特征。这是卷积收集十分精良的属性,它大大淘汰了两层间参数的数目。

轮回神经收集(recurrent neural network)是深度进修的主要构成部分,它可以让神经收集处理诸如文本、音频和视频等序列数据。它们可用来做序列的高层语义了解、序列标记,以致可以从一个片断生产新的序列。目前有许众人工智能运用都依赖于轮回深度神经收集,谷歌(语音搜寻)、百度(DeepSpeech)和亚马逊的产物中都能看到 RNN 的身影。基本的 RNN 结贡パ以处理长序列,然而一种特别的 RNN 变种即「好坏时记忆(LSTM)」收集可以很好地处理长序列题目。这种模子才能强大,翻译、语音识别和图像描画等浩繁义务中均取得里程碑式的效果。因此,轮回神经收集近来几年取得了广泛运用。

Capsule是由深度进修前驱 Geoffrey Hinton 等人提出的新一代神经收集方式,旨改正反向传达机制。「Capsule 是一组神经元,其输入输出向量外示特定实体类型的实例化参数(即特定物体、看法实体等呈现的概率与某些属性)。我们运用输入输出向量的长度外征实体保管的概率,向量的偏向外示实例化参数(即实体的某些图形属性)。同一层级的 capsule 通过变换矩阵对更高级另外 capsule 的实例化参数举行预测。当众个预测同等时(论文中运用动态道由使预测同等),更高级另外 capsule 将变得生动。」

深度生成模子可以通过生成全新的样本来演示其关于数据的了解,尽管这些生成的样本十分相似于那些教练样本。许众如许的模子和之前的自编码器的思念相关,其有一个编码器函数将数据映照到外征,另有一个解码器函数(或生成器)将该笼统的外征映照到原始数据空间。另外,生成模子许众也运用到了 GAN 的思念,即通过判别器与生成器之间的对立促使生成器生成十分实的图像。变分自编码器中,我们需求通过样本教练一个编码器息争码器,这进程中我们能取得中心的躲藏变量。若我们需求生成新的图像,那么只需求躲藏变量采样并加入解码器就能完毕生成。而生成对立收集中,我们会定义一个判别模子与生成模子。起首我们会将生成的样本混淆实样本送达给判别模子以教练其识别真假的才能,随后再固定判别模子并教练生成模子,以生成更实的图像。

深度进修对工业界也具有主要影响,跟着硬件的开展,如高功用图形处理器的呈现等,深度进修激起了新一轮的AI浪潮:

2011年微软研讨院语音识别专家邓立和俞栋等人与深度进修专家Geoffery Hinton协作创制了第一个基于深度进修的语音识别系统,该系统也成为深度进修语音识别范畴茂盛开展和晋升的动身点。

2012年 Andrew Y. Ng和谷歌员工Jeff Dean指导的谷歌大脑研讨小组用16000个处理器制制了一个神经收集,用来YouTube视频上找猫,结果标清楚给予板滞海量数据之后,现有的板滞进修算法可以取得极大的进步。

美国几大巨头公司如Apple,Google,Facebook,Amazon,Microsoft 等都已修立特别研讨院或相关部分展开深度进修研讨并有产物推出,而国内的百度、阿里、腾讯等也主动构造该范畴。

主要事情

年份

事情

相关论文/Reference

1980

福岛邦彦提出的新认知机引入了运用无监视进修教练的卷积神经收集

K. Fukushima., "Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position," Biol. Cybern., 36, 193–202, 1980

1990

神经收集技能(CNN)开端被用于手写识别

LeCun, Y., Boser, B. E., Denker, J. S., Henderson, D., Howard, R. E., Hubbard, W. E., & Jackel, L. D. (1990). Handwritten digit recognition with a back-propagation network. In Advances in neural information processing systems (pp. 396-404).

1997

Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出了好坏期记忆轮回神经收集-LSTM

Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.

2006

深度信心收集(Deep Belief Network)发外,深度进修的研讨高潮自此开端垂垂睁开

Hinton, G. E., Osindero, S., & Teh, Y. W. (2006). A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural computation, 18(7), 1527-1554.Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. science, 313(5786), 504-507.

2009

修立了Imagenet这一通用的图像数据库

Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L. J., Li, K., & Fei-Fei, L. (2009, June). Imagenet: A large-scale hierarchical image database. In Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on (pp. 248-255). IEEE.

2012

AlexNetImageNet竞赛获胜,展现了神经收集技能图像识别范畴的特长

Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 1097-1105).

2013

Facebook发布Yann LeCun为其新修的AI实行室主管,研讨应用深度进修算法举行相似主动标记照片顶用户姓名如许的义务

C. Metz., "Facebook's 'Deep Learning' Guru Reveals the Future of AI," Wired, 12 December 2013.

2014

优化算法方面,提出了经典的Adam算法

Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980.

2016

以深度进修开辟的围棋顺序AlphaGo首度竞赛中击败人类顶尖选手,变成广泛的议论

Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., ... & Dieleman, S. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.

开展剖析

瓶颈

对深度进修的主要批判是许众方法缺乏表面支撑。大大都深度构造仅仅是梯度下降的某些变式。尽管梯度下降曾经被充沛地研讨,但表面涉及的其他算法,比如比照差别算法,并没有取得充沛的研讨,其收敛性等题目仍不明晰。深度进修方法常常被视为黑盒,大大都的结论确认都由体验而非表面来确定。

也有学者认为,深度进修应当被视为通向真正人工智能的一条途径,而不是一种应有尽有的办理方案。尽管深度进修的才能很强,但和真正的人工智能比较,仍然缺乏诸众主要的才能。

未来开展偏向

深度进修常常被看作是通向真正人工智能的主要一步,实行运用取得了越来越众公司和研讨机构的到场。

Contributor: Yueqin Li

相关人物
吴恩达
吴恩达
斯坦福大学传授,人工智能出名学者,板滞进修蕉蔟者。2011年,吴恩达谷歌创立了谷歌大脑项目,以通过分布式集群盘算机开辟超大范围的人工神经收集。2014年5月16日,吴恩达到场百度,认真“百度大脑”方案,并承当百度公司首席科学家。2017年3月20日,吴恩达发布从百度告退。2017年12月,吴恩达发布修立人工智能公司Landing.ai,并承当公司的首席施行官。2018年1月,吴恩达修立了投资机构AI Fund。
简介
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