徐静（郑州大学软件与应用科技学院，河南 郑州 450003）

深度学习，作为机器学习研究中一个新的范畴，其过程是创建和模拟人脑进行分析学习的神经网络，从而能够模仿人脑的机制，来读取和分析数据。广义地说，人工神经网络更贴近大众生活的名称是深度学习，深度学习的“深”是指网络的深度。在过去深度网络的说法并不存在，但随着Hinton在《科学》发表文章指出，如果把神经网络加深而不是加宽，那么这个网络会取得很好的效果。深度学习就是由这一现象延伸出来的，此后大家也逐渐习惯用深度学习来建立各种模型并用深度一词来彰显模型的特性。

一、深度学习的研究

大数据+大模型+大平台，使得深度学习成为人工智能时代的核心驱动力之一。从自动贩卖机到汽车无人驾驶再到机器翻译，它们背后所隐藏的深度学习及其模型也在不断的被发掘和研究。目前，关于深度学习的研究热点主要集中在以下方面：

• 深度强化、迁移学习（感知能力与决策能力的有力结合，AlphaGo,无人超市值守）；

• 深度对偶学习（对偶框架下的无监督学习）

• 深度递归/循环神经网络（自然语言处理，如机器翻译）；

• 并行化深度学习（如基于TensorFlow,Caffe基于算法设计下的多通路、多分辨深度网络搭建与平台设计）；

• 深度生成网络（深度置信网络，生成式对抗网络，变分白编码器，深度贝叶斯网络）；

•基于卷积神经网络的目标检测、识别与迫踪（RCNN,Fast-RCNN,R-FCN,YOLO,SSD等等）；

• 传统模型与深度学习的融合。

二、深度学习的进展

实际上，深度学习并不是一个全新的名词，它可以追溯到上世纪40年代。迄今为止，它已经经历了三个阶段的发展，但是直到2006年，Hinton等人在机器学习中的相关工作使深度学习又重现大众眼前并逐渐有复兴之象。近年来伴随着人工智能的普及已经在很多领域取得了重大的突破，也由第一代深度学习模型演化成了后深度学习模型。其中深度卷积神经网络CNN、深度循环/递归神经网络RNN,LSTM、深度强化学习深度等等均已经在一些具体的现实场景中得到了广泛地应用。

然而，深度学习在理论上的进展却远远不尽人意。比如说没有统一的理论可以指导在不同模型中网络分多少层或者在不同场景下初始化参数应该如何正确设置等等。近年来虽然深度学习已经被广泛应用且取得了不可思议的研究成果，但这些研究成果并不能很好地解释其中所蕴含的各种理论。

其次，目前深度学习遇到了严重的计算瓶颈。在这一方面，很多人都存在一个误区，研究人员往往执着于关注深度学习的计算本身。实质上，带宽问题才是在研究深度学习过程中遇到的最大瓶颈。

另外，深度学习具有一定的局限性。某种准则下，浅层网络不一定比深度学习运用的深层网络性能差。比如说优化目标函数，训练深度网络在计算和调试方面成本代价太高，并且对于许多日常预测问题并没有任何意义此时运用浅层网络就足够了，在满足需要的同时更节约了成本。再比如说我们在一些特定情况下需要的模型，虽然深度网络模型预测或者表征能力相对浅层网络更为强大，但却存在可解释性差不易理解等问题。

三、深度学习的应用

（1）无人驾驶

目前，无人驾驶必须要具备环境感知、高精度地图导航和驾驶决策三个部分的能力。首先，环境感知包括车道线、车辆、行人、交通标志等的自动检测，使用深度学习可以训练出一个识别率非常高的分类器从而能够使环境感知部分以高精度完成，为驾驶决策模块提供正确的环境信息与认知，保证无人驾驶正常的完成。

另外，在高精度地图的创建与导航方面也会用到深度学习。高精度地图基于视觉，运用深度学习高识别率的特性，通过识别特定的标志（建筑物等）从而定位车辆的位置或者目的地。

最后，驾驶决策部分，运用深度学习通过试错与自我修正的方法完成驾驶策略的决策。核心技术。

（2）无人超市值守

目前，无人超市面向“人与商品”之间发生的关系（动作），通过传感器采集数据，建立起一个关于任何商品间动作关系的大数据（人与商品间动作关系集），进一步使用深度学习技术建立人与商品之间的动作判别模型，提高系统反作弊识别能力的同时，结合超市进出口支付系统，完成购物。其中所包含的数据获取结构、模型设计原则、核心模块构建均采用了深度学习模型。核心技术驱动：基于卷积神经网络的识别系统，例如网络模型SSD。

（3）机器翻译

“翻译”一词大家都不陌生，其中翻和译就表明了其包含两个部分即编码和译码。编码阶段和译码阶段均采用了深度学习，编码阶段：运用深度学习中的RNN网络源语言子句被编码成一固定长度的输出隐向量；解码阶段：仍使用RNN把编码阶段输出的固定长度的隐向量解码成目标语言子句。

四、深度学习的成功原因

（1）首先是要庆幸我们生活在这个大数据的时代。深度学习本就与大数据有着千丝万缕的联系，深度学习可以从大数据中挖掘出全新的有价值的数据、知识和规律从而将这些知识运用到新数据上。而我们现有的大数据恰恰为深度学习的发展创造了极有利的条件。

（2）深度学习模型具有强大的拟合能力、高密度的计算能力、并且可以海量的训练数据，它们是深度学习获得成功的重要因素。

（3）深度学习的应用范围非常广泛，可以渗透应用到很多领域。比如说棋类博弈、复杂函数拟合、机器编译等等。

（4）人工智能日益普及，大量智能产品已经出现在了人们日常的生活当中且正在便利着我们的生活，人类日益增长的便利需求不断推动着深度学习的完善和发展。

结语

第一，深度学习可以解决一些不能运用理论完全解释的问题，也就是说“知其然，不知其所以然”的问题；第二，它能够针对一些充满不确定性的问题，不断的变化，不断的再学习。第三，深度学习还有一个彻底改变传统神经网络的作用，它不单单做函数映射，更主要的是提取那些多层次反复的模式。一个深度学习所推动的智能世界正在到来，我们没有其他选择，只能双倍押注，奔赴这未来。