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如何正确理解深度学习的概念

归档日期:09-11       文本归类:多分辨率      文章编辑:爱尚语录

  现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有人一样的智慧;而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢?

  深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解,如果说将机器学习算法类比为排序算法,那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种(例如冒泡排序),这种算法在某些应用场景中,会具有一定的优势。

  论及深度学习中的“深度”一词,人们从感性上可能会认为,深度学习相对于传统的机器学习算法,能够做更多的事情,是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样,因为从算法输入输出的角度考虑,深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的,无论是最简单的Logistic Regression,还是到后来的SVM、boosting等算法,它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法,它们的输入和预期的输出都是类似的,区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。

  那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢?深度学习的学名又叫深层神经网络(Deep Neural Networks ),是从很久以前的人工神经网络(Artificial Neural Networks)模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达,而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量,相对于之前的神经网络而言,有了很大程度的提升。

  既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了,为什么在经历过一次没落之后,到现在又重新进入人们的视线当中了呢?这是因为在十几年前的硬件条件下,对高层次多节点神经网络的建模,时间复杂度(可能以年为单位)几乎是无法接受的。在很多应用当中,实际用到的是一些深度较浅的网络,虽然这种模型在这些应用当中,取得了非常好的效果(甚至是the state of art),但由于这种时间上的不可接受性,限制了其在实际应用的推广。而到了现在,计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语,因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线月,《纽约时报》披露了Google Brain项目,吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导,用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”(DNN,Deep Neural Networks) ”

  从Google Brain这个项目中我们可以看到,神经网络这种模型对于计算量的要求是极其巨大的,为了保证算法实时性,需要使用大量的CPU来进行并行计算。

  当然,深度学习现在备受关注的另外一个原因,当然是因为在某些场景下,这种算法模式识别的精度,超过了绝大多数目前已有的算法。而在最近,深度学习的提出者修改了其实现代码的Bug之后,这种模型识别精度又有了很大的提升。这些因素共同引起了深层神经网络模型,或者说深度学习这样一个概念的新的热潮。

  为了进行某种模式的识别,通常的做法首先是以某种方式,提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的,有时候是在给定相对较多数据的前提下,由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法,并将特征学习融入到了建立模型的过程中,从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用,在满足特定条件的应用场景下,已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。

  深度学习虽然能够自动的学习模式的特征,并可以达到很好的识别精度,但这种算法工作的前提是,使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下,深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了,因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外,由于深度学习中,图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升,为了保证算法的实时性,需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以,目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业,才能够用深度学习算法,来做一些比较前沿而又实用的应用。

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