周晟頤

摘 要 隨著人工智能的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前受到了業(yè)界的高度重視。文章將對深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展歷史、常用算法及典型應(yīng)用場景進行簡要介紹。

關(guān)鍵詞 深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；語音識別；自然語言處理

中圖分類號 G2 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）221-0116-03

2016年，AlphaGo的橫空出世掀起了人工智能發(fā)展和應(yīng)用的浪潮，其底層所使用的深度學(xué)習(xí)算法也受到了業(yè)界的廣泛關(guān)注。深度學(xué)習(xí)算法通過計算機的方法對人類大腦神經(jīng)元的思考過程進行模擬，進而實現(xiàn)計算機自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，完成復(fù)雜數(shù)據(jù)分析任務(wù)的功能。近幾年，以深度學(xué)習(xí)為算法基礎(chǔ)的人工智能產(chǎn)品層出不窮，為我們的工作和生活帶來了許多的便利。文章通過文獻調(diào)研的方法，對深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、常見算法及應(yīng)用場景進行簡要概述，旨在幫助大家對深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念有所了解與掌握。

1 深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷史

深度學(xué)習(xí)算法屬于機器學(xué)習(xí)范疇。機器學(xué)習(xí)是人工智能應(yīng)用的重要分支之一，是通過算法提取數(shù)據(jù)隱藏特征，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類及回歸，以完成智能識別及預(yù)測等功能。機器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展歷史根據(jù)不同人的理解有著不同的劃分方法，文章引用余凱、賈磊等人的歷史階段劃分方法，將整個機器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展大概劃分為兩個階段，第一個階段為淺層學(xué)習(xí)（shallow learning）階段，第二個階段為深度學(xué)習(xí)（deep learning）階段。下面對這兩個階段的發(fā)展成果進行簡要的介紹。

1.1 淺層學(xué)習(xí)階段

利用計算機來模擬人腦思考過程的算法最早起源于MCP人工神經(jīng)元模型，其算法思想誕生于1943年，由神經(jīng)科學(xué)家麥卡洛克（W.S.McCilloch）和數(shù)學(xué)家皮茲（W.Pitts）共同提出。MCP的算法的主要思想為對輸入的數(shù)據(jù)進行加權(quán)求和及非線性函數(shù)激活操作，旨在擬合數(shù)據(jù)的內(nèi)部規(guī)律。1958年，由Rosenblatt發(fā)明的感知器算法（perceptron）將MCP的算法思想具體化，應(yīng)用到了數(shù)據(jù)分類問題之中，進而引起了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的熱潮。但好景不長，感知器后來被證明只能處理線性分類問題，應(yīng)用范圍局限，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也就此陷入了長達20年的停滯狀態(tài)。

直到20世紀(jì)80年代，著名人工智能專家Hinton教授發(fā)明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，采用逆向傳播的思想進行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)，解決了數(shù)據(jù)的非線性分類問題，進而掀起了第二次人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究熱潮。但沒過多久，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法被發(fā)現(xiàn)存在梯度消失問題，即誤差反饋隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加逐漸消失，無法對位于前面層次的神經(jīng)元參數(shù)進行學(xué)習(xí)調(diào)整。

這樣的發(fā)現(xiàn)無疑對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展雪上加霜，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次陷入停滯。而在這個過程中，基于統(tǒng)計思想的機器學(xué)習(xí)方法漸漸獲得了業(yè)界的主流支持，決策樹、SVM、隨機森林等算法紛紛誕生，在數(shù)據(jù)分類和回歸問題上取得了良好的效果，成為了機器學(xué)習(xí)的主流算法。

1.2 深度學(xué)習(xí)階段

直到2006年，Hinton教授解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法梯度消失的問題，深度學(xué)習(xí)的思想再次回到了大眾的視野之中，也正因為如此，2006年被稱為是深度學(xué)習(xí)發(fā)展的元年。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展階段又可以大概分為兩個階段，第一個階段為快速發(fā)展階段，第二個階段為爆發(fā)階段。

1.2.1 快速發(fā)展階段

正如前文所說，Hinton教授提出了解決梯度消失的方案，首先通過無監(jiān)督方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行初始化，然后使用有標(biāo)記的數(shù)據(jù)進行有監(jiān)督訓(xùn)練學(xué)習(xí)，進而對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行微調(diào)。2011年，微軟公司首次將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在語音識別領(lǐng)域中，取得了較好的效果。

1.2.2 爆發(fā)階段

2012年，Hinton教授帶領(lǐng)團隊參加ImageNet圖像識別比賽。在比賽中，Hinton團隊所使用的深度學(xué)習(xí)算法一舉奪魁，其性能達到了碾壓第二名SVM算法的效果，自此深度學(xué)習(xí)的算法思想受到了業(yè)界研究者的廣泛關(guān)注。深度學(xué)習(xí)的算法也漸漸在許多領(lǐng)域代替了傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)機器學(xué)習(xí)方法，成為人工智能中最熱門的研究領(lǐng)域。

2016年，谷歌旗下的DeepMind公司基于深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)研制了AlphaGo程序。從2006年到2007年，AlphaGo先后戰(zhàn)勝了中日韓各大圍棋高手，令世界矚目與震驚?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法，機器的圍棋水平已經(jīng)能夠超過人類的頂尖水平。自此之后，人工智能成為了IT互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域。許多公司紛紛運用深度學(xué)習(xí)算法來提高自己的產(chǎn)品性能，為工作和生活帶來了許多的便利。

2 深度學(xué)習(xí)算法介紹

隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展與改進，深度學(xué)習(xí)研究人員已經(jīng)提出了許多成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并已經(jīng)廣泛應(yīng)用到了許多領(lǐng)域之中。在這其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最常用的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，下面的章節(jié)將對這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)及工作原理進行簡要的介紹。

2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一個多層次結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括卷積運算層、池化運算層、全連接層及識別運算層，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖見圖1。

其中的具體過程如下：

1）卷積運算：數(shù)據(jù)在卷積層中進行卷積運算，經(jīng)過激活函數(shù)運算后輸出到下一層。通過卷積運算，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提取數(shù)據(jù)每一部分的局部特征，并能夠記錄特征之間的位置關(guān)系；

2）池化運算：池化運算將前一層輸出的特征進行區(qū)域劃分，并通過采樣操作來降低特征數(shù)量，進而避免過擬合的現(xiàn)象出現(xiàn)，將數(shù)據(jù)的特征進行更好的聚合；

3）全連接運算：進行吃化操作后的數(shù)據(jù)特征為多組信號數(shù)據(jù)，全連接運算將多組信號數(shù)據(jù)組合為一組信號數(shù)據(jù)；

4）識別運算：在特征信號數(shù)據(jù)整合為一組之后，根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需求對特征進行識別運算，以實現(xiàn)分類或回歸問題。

由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的數(shù)據(jù)特征提取能力，因此目前已經(jīng)廣泛用于圖像識別和視頻處理等領(lǐng)域，并取得了較好的效果。

2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

雖然深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)?shù)據(jù)特征進行較好的提取和學(xué)習(xí)，但面對隨時間變化的數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)無法對時間序列的變化進行特征保存，存在著許多弊端。在自然語言處理、語音識別等應(yīng)用領(lǐng)域中，樣本的時間先后順序十分關(guān)鍵。為了滿足這樣的業(yè)務(wù)需求，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖見圖2。

與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的不同之處在于，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層會將自己的輸出數(shù)據(jù)作為自己下一次輸入數(shù)據(jù)的一部分，通過這樣的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便具有了記憶能力。目前，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別、語言翻譯等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

3 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)經(jīng)過不斷的發(fā)展與改進，目前已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域最重要的技術(shù)之一，在許多應(yīng)用領(lǐng)域都有著出色和優(yōu)異的表現(xiàn)。在這一章節(jié)，本文對深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別、自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用進行介紹。

3.1 圖像識別

目前，深度學(xué)習(xí)在圖像和視覺領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)迅速普及，其主要應(yīng)用場景有人臉識別、人臉跟蹤、物體場景識別等。例如：目前市面上發(fā)售的智能手機許多都有人臉解鎖功能，只需要簡單的錄入過程，便可以采用面部識別進行手機解鎖操作，其速度和準(zhǔn)確率都能夠達到不錯的效果。隨著科技的不斷進步，基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)也會不斷發(fā)展，其準(zhǔn)確率將會越來越接近于人類。在未來，圖像識別技術(shù)也會為我們的信息智能化生活發(fā)揮更為重要的作用。

3.2 語音識別

通過計算機技術(shù)來進行語音識別的研究已有很長時間的歷史，最開始的研究集中在基于隱馬爾可夫模型的算法，在實際應(yīng)用過程中，無論是識別速度還是準(zhǔn)確率都不能夠令用戶達到滿意的效果。從2010年開始，深度學(xué)習(xí)的思想被引入到了語音識別問題中，取得了一系列的突破。現(xiàn)在，語音識別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在了日常的生活中，蘋果、三星、華為、小米等公司都退出了自己的智能語音助手，為人機交互帶來了極大的便利。

3.3 自然語言處理

自然語言處理任務(wù)包括中文分詞、詞性標(biāo)注、語言翻譯、信息檢索、推薦系統(tǒng)等。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)之前，自然語言處理的研究主要采用字典匹配、正則表達式、條件隨機場及隱馬爾可夫模型等方法，取得了一定的成果，但還未能達到令人滿意的程度。在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誕生之后，由于其對時間序列處理的優(yōu)勢，因而其算法被迅速應(yīng)用到了自然語言處理領(lǐng)域，取得了極大的突破。目前，谷歌、百度等搜索引擎，谷歌翻譯、有道詞典等語言翻譯工具、以及在各個領(lǐng)域出現(xiàn)的智能問答系統(tǒng)，都有深度學(xué)習(xí)算法在其中發(fā)揮著重要的作用。

4 結(jié)論

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷增加，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在我們?nèi)粘５纳a(chǎn)和生活中正扮演著不可缺少的角色。目前，人工智能處于發(fā)展熱潮之中，深度學(xué)習(xí)的算法也會進一步有所突破改進，為我們享受智能化生活帶來幫助。

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