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深度学习(DL, Deep Learning)简介
 
来源:xjh  编辑:xjh  2019-12-30

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。

深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法: 

(1)基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络(CNN)。  

(2)基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。  

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

通过多层处理,逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”(feature learning)或“表示学习”(representation learning)。

区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:

(1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;

(2)明确了特征学习的重要性。也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更容易。

通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构,选择合适的输输入层和输出层,通过网络的学习和调优,建立起从输入到输出的函数关系,虽然不能100%找到输入与输出的函数关系,但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。

典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等。

深度学习在机器翻译、自然语言处理、语音识别、计算机视觉以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。


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