1.1 深度學習的基本概念

1.1.1 深度學習的概述

人工智能是指使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，并研究模擬人類智能理論、方法、技術的科學，與之相關的領域近些年發展十分快速，而機器學習與深度學習是實現人工智能最重要的方式。機器學習是讓機器去分析數據以找到數據的內在規律，并通過找到的內在規律對新數據進行預測與處理。深度學習是基于深層神經網絡實現的模型或算法，可以通過對數據特征的學習來進行結論的預測。人工智能、機器學習和深度學習的關系如圖1.1所示，即機器學習是人工智能的分支技術，而深度學習是實現機器學習的技術之一，三者是包含與被包含的關系。

深度學習作為人工智能領域最有成效的實現技術之一，通過疊加多層神經網絡來提高算法的性能，它于2006年被提出之后，就展現出強大的學習能力，故其常被應用于以下領域。

（1）計算機視覺，包括圖像識別、目標檢測、語義分割、視頻理解、圖像生成等。

（2）NLP，包括機器翻譯、聊天機器人等。

（3）強化學習，包括虛擬游戲、機器人、自動駕駛等。

與傳統的機器學習相比，深度學習具有以下特點。

（1）不需要進行數據預處理。使用機器學習算法構建模型之前，一般需要進行大量的數據預處理工作，將數據的特征進行提取并完成處理之后輸入機器學習算法中進行模型訓練，此過程往往會耗費大量的時間與精力，并會占用較多的計算資源。而使用深度學習算法解決問題時，不需要對數據進行過多的預處理，通常可以直接將數據輸入構建的深度學習模型進行訓練。數據的特征提取工作可由深度學習模型自行完成，節省了大量的數據預處理時間。

（2）需要海量的數據進行模型構建。使用機器學習算法構建模型時，所需要的數據集往往比較小，數據量規模一般在10萬條以下。而深度學習模型的網絡層數一般較深，模型的參數個數可達到百萬、千萬甚至數十億級別。因此，模型在進行訓練時需要規模巨大的數據集才能得到較好的預測效果。

（3）需要較強的算力。傳統的機器學習對算力沒有太多要求，在一般的 CPU 上進行訓練也能得到滿意的模型性能。而深度學習模型因其具有規模巨大的參數個數，故在深度學習中進行模型構建時，往往較為依賴并行加速計算設備，如GPU或TPU等。

（4）具有更強的學習能力。傳統機器學習模型的參數個數比較固定，模型的容量也比較固定，但是對于深度學習而言，隨著網絡層數的增加，深度學習模型的容量會相應增加，且學習能力也會相應增強，它可以學習到較為復雜的數據的規律，從而解決較為復雜的問題。但是在深度學習模型學習能力增強的同時，也可能引入新的問題，如模型容易出現過擬合等。