1.1 深度學(xué)習(xí)的基本概念

1.1.1 深度學(xué)習(xí)的概述

人工智能是指使用機器代替人類實現(xiàn)認(rèn)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(shù)的科學(xué)，與之相關(guān)的領(lǐng)域近些年發(fā)展十分快速，而機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能最重要的方式。機器學(xué)習(xí)是讓機器去分析數(shù)據(jù)以找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，并通過找到的內(nèi)在規(guī)律對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測與處理。深度學(xué)習(xí)是基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的模型或算法，可以通過對數(shù)據(jù)特征的學(xué)習(xí)來進行結(jié)論的預(yù)測。人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系如圖1.1所示，即機器學(xué)習(xí)是人工智能的分支技術(shù)，而深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)之一，三者是包含與被包含的關(guān)系。

深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域最有成效的實現(xiàn)技術(shù)之一，通過疊加多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高算法的性能，它于2006年被提出之后，就展現(xiàn)出強大的學(xué)習(xí)能力，故其常被應(yīng)用于以下領(lǐng)域。

（1）計算機視覺，包括圖像識別、目標(biāo)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(xué)習(xí)，包括虛擬游戲、機器人、自動駕駛等。

與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)具有以下特點。

（1）不需要進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。使用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型之前，一般需要進行大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，將數(shù)據(jù)的特征進行提取并完成處理之后輸入機器學(xué)習(xí)算法中進行模型訓(xùn)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(xué)習(xí)算法解決問題時，不需要對數(shù)據(jù)進行過多的預(yù)處理，通常可以直接將數(shù)據(jù)輸入構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)的特征提取工作可由深度學(xué)習(xí)模型自行完成，節(jié)省了大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理時間。

（2）需要海量的數(shù)據(jù)進行模型構(gòu)建。使用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型時，所需要的數(shù)據(jù)集往往比較小，數(shù)據(jù)量規(guī)模一般在10萬條以下。而深度學(xué)習(xí)模型的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)一般較深，模型的參數(shù)個數(shù)可達到百萬、千萬甚至數(shù)十億級別。因此，模型在進行訓(xùn)練時需要規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)集才能得到較好的預(yù)測效果。

（3）需要較強的算力。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)對算力沒有太多要求，在一般的 CPU 上進行訓(xùn)練也能得到滿意的模型性能。而深度學(xué)習(xí)模型因其具有規(guī)模巨大的參數(shù)個數(shù)，故在深度學(xué)習(xí)中進行模型構(gòu)建時，往往較為依賴并行加速計算設(shè)備，如GPU或TPU等。

（4）具有更強的學(xué)習(xí)能力。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)個數(shù)比較固定，模型的容量也比較固定，但是對于深度學(xué)習(xí)而言，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，深度學(xué)習(xí)模型的容量會相應(yīng)增加，且學(xué)習(xí)能力也會相應(yīng)增強，它可以學(xué)習(xí)到較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)的規(guī)律，從而解決較為復(fù)雜的問題。但是在深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)能力增強的同時，也可能引入新的問題，如模型容易出現(xiàn)過擬合等。