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【专家视点】傅盛:深度学习是什么?

2016-08-01 11:13
风频浪劲
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  人工智能,就好像第四次工业革命,正从学术界的私藏,转变为一种能够改变世界的力量。尤其,以深度学习取得的进步为显著标志。

  它让匍匐前进60年的人工智能一鸣惊人。

  我们正降落到一片新大陆。深度学习带来的这场重大技术革命,有可能颠覆过去20年互联网对技术的认知,实现技术体验的跨越式发展。

  那么,深度学习到底是什么?怎么理解它的重要性?

  我们先从概念和现象入手。

  我总结了一句话,学术上看未必严谨,但从我的理解角度看——深度学习是基于多层神经网络的,海量数据为输入的,规则自学习方法。

  这里包含了几个关键词:

  第一个关键词叫多层神经网络。

  深度学习所基于的多层神经网络并非新鲜事物,甚至在80年代被认为没前途。但近年来,科学家们对多层神经网络的不断算法优化,使它出现了突破性的进展。

  以往很多算法是线性的。而这世界上大多数事情的特征是复杂非线性的。比如猫的图像中,就包含了颜色、形态、五官、光线等各种信息。深度学习的关键就是通过多层非线性映射将这些因素成功分开。

  那为什么要深呢?多层神经网络比浅层的好处在哪儿呢?

  简单说,就是可以减少参数。因为它重复利用中间层的计算单元。我们还是以认猫为例好了。它可以学习猫的分层特征:最底层从原始像素开始学习,刻画局部的边缘和纹;中层把各种边缘进行组合,描述不同类型的猫的器官;最高层描述的是整个猫的全局特征。

  它需要超强的计算能力,同时还不断有海量数据的输入。特别是在信息表示和特征设计方面,过去大量依赖人工,严重影响有效性和通用性。深度学习则彻底颠覆了“人造特征”的范式,开启了数据驱动的“表示学习”范式——由数据自提取特征,计算机自己发现规则,进行自学习。

  你可以理解为——过去,人们对经验的利用,靠人类自己完成。在深度学习呢?经验,以数据形式存在。因此,深度学习,就是关于在计算机上从数据中产生模型的算法,即深度学习算法。

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