深度学习是什么，深度学习简介（新手必看）

深度学习可以让计算机从经验中学习，并根据层次化的概念来理解世界，让计算机从经验中获取知识，可以避免由人类来给计算机形式化地制定它所需要的所有知识。

深度学习的出现是为了解决那些难以形式化描述的任务。

传统的机器学习方法往往需要人工提取特征并设计模型，对于复杂的任务来说，这往往是非常困难甚至不可能的。而深度学习通过构建多层次的神经网络，可以自动学习和提取特征，从而解决这一难题。例如，面对图像识别、语音识别等难以形式化描述的任务，深度学习都取得了极大的成功。

深度学习还可以解决人工智能难以解决的问题。人类可以凭借直觉轻易解决的问题，往往对于机器学习算法来说是非常困难的。

例如，人类可以轻易识别出一张猫的图片，但对于计算机来说，要让它理解什么是猫，却需要大量的训练数据和复杂的模型。深度学习则可以模拟人类大脑的工作方式，从而实现对这些比较直观的问题的解决。

深度学习的发展历史

深度学习的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时科学家们就开始尝试模拟人脑神经元的工作方式，但由于计算机性能的限制和数据集的缺乏，这一领域并没有得到很大的发展。

2006 年是深度学习的元年，加拿大多伦多大学的 Geoffrey Hinton 在《科学》杂志上发表论文，提出了深层网络训练中梯度消失问题的解决方案，其主要思想是先通过自学习的方法学习训练数据的结构（自动编码器），然后在该结构上进行有监督训练微调。

Hinton 被认为是“人工智能教父”，他在机器学习广泛流行之前就一直是这个领域的开拓者。

Hinton 对人工神经网络和机器学习算法的发展做出了重大的贡献。他参与发明了反向传播算法，这是一种用于训练人工神经网络的基本算法。

Hinton 还在玻尔兹曼机的发展中发挥了重要的作用。他还将通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）革命与车轮的发明进行了比较，并展望了人工智能的未来。作为人工智能领域众多突破性发展的幕后推动者，他在业界有着巨大的影响力。

2011 年，Hinton 和 Nair 提出了 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，该激活函数能够有效地抑制梯度消失问题，首次成功的应用于神经网络中，随后，ReLU 因其在深度学习模型中的优异表现而被广泛采用。

2012 年，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）技术在图像识别领域取得了惊人的效果，Hinton 的团队利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）设计了 AlexNet，使之在 ImageNet 图像识别大赛上打败了所有团队。

2015 年，深度残差网络（Deep Residuals Networks，ResNets）被提出，这是由微软研究院的何凯明小组提出来的一种极度深层网络，当时提出来的时候已经达到了 152 层，并获得全球权威的计算机视觉竞赛的冠军。

深度学习的发展历史如下图所示：


毫无疑问，深度学习将会推动人工智能领域的发展，为人类带来了更多的便利和可能性。

深度学习的应用领域

通过模型多层的“学习”，计算机能够用简单明了的形式来表达复杂和抽象的概念，这解决了深度学习中的一个核心问题。

如今，深度学习的研究成果已成功应用于推荐算法、语音识别、模式识别、目标检测、智慧城市等领域，如下图所示。

1) 推荐算法

随着互联网技术的快速发展，在满足用户需求的同时，也带来了信息过载的问题。在海量的信息中迅速筛选出用户感兴趣的内容变得至关重要，这就使得个性化推荐技术日渐受到关注。

电商平台通常会基于用户的购物历史进行推荐，门户网站则可能根据用户阅读新闻的习惯来定制内容，而娱乐行业则通过分析用户过往观看电影的偏好来挖掘潜在兴趣，进而向用户推荐相关信息。

这些个性化推荐机制大大提升了用户体验，同时提高了内容的针对性和有效率。

2) 语音识别

语音信号的特征提取与使用是语音识别系统的重要步骤，其主要目的是量化语音信号所携带的众多相关信息，得到可以代表语音信号区域的特征点，显示出了其比传统方法具有更大的优势。

利用深度学习对原始数据进行逐层映射，能够提取出能较好地代表原始数据的深层次的本质特点，从而提高传统的语音识别系统的工作性能。

3) 模式识别

传统的模式识别方法就可以获得许多传统特征。然而，传统的模式识别方法依赖专家知识选取有效特征，过程繁杂、费时费力且成本高昂，很难利用大数据的优势。

与传统模式识别方法的最大不同在于，基于深度学习的模式识别方法能够从数据中自动学习出刻画数据本质的特征表示，摒弃了复杂的人工特征提取过程。

4) 目标检测

目标检测是计算机视觉领域中的研究热点。

近年来，目标检测的深度学习算法有突飞猛进的发展。目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向，已广泛应用于人脸检测、行人检测和无人驾驶等领域。

随着大数据、计算机硬件技术和深度学习算法在图像分类中的突破性进展，基于深度学习的目标检测算法成为主流。

5) 智慧城市

随着机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的智慧城市人流量统计能够更好地服务群众，减少安全隐患，增加管理效率。

例如，对于智慧城市公共场所的人流密度进行实时统计与跟踪得到了广泛的研究和应用，对特色景点和公园等人流密度较大的公共区域进行人数统计，准确地掌握当前区域的游客数量，有利于避免踩踏及偷窃等多种不良事件发生。

深度学习作为人工智能领域的重要分支，其在计算机科学和工程领域的应用已经取得了巨大的成功。展望未来，深度学习仍将持续发展并拓展更多的应用领域。随着人工智能技术的不断进步，深度学习将更加深入地融入各行各业中。

未来，我们有望看到深度学习在医疗诊断、金融风控、农业智能化等领域发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的便利和创新。