深度学习研究现状

简介: 近年来,深度学习逐渐成为⼈⼯智能领域的研究热点和主流发展⽅向。深度学习是由多个处理层组成的计算模型,学习具有多个抽象层次的数据表示的机器学习技术。深度学习代表了机器学习和⼈⼯智能研究的主要发展⽅向,给机器学习和计算机视觉等领域带来了⾰命性的进步。本⽂旨在分析深度学习技术的现状。

深度学习(Deep Learning,DL)最早出现在 1986 年,后来在 2000 年左右被应用于人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),深度学习方法一般具有多层结构,用于学习数据多个层次的特征,深度学习是机器学习的一个子领域,对大量简单的数据学习是机器产生类似人类智能的理解能力,运用多层次非线性信息处理。近几年来,深度学习蓬勃发展,出现了一些优秀的网络结构,在分类和识别问题中,拥有较高的识别率,在很多领域内深度学习发挥着重要作用。

   为了能够识别出手写数字这一图像处理问题,Le Cun 在 1998 年研究出 LeNet-5 深度学习卷积网络结构。那个时候很多银行将这一网络商用,使用场景为识别纸币和支票上的数字。LeNet-5 代表着前期卷积神经网络( Convolutional Neural Networks,CNN)。从 LeNet-5 起,CNN架构基础就分为卷积层、池化层以及全连接层。
   AlexNet 可以说是 LeNet-5 的加强版本,它由 Alex Krizhevsky 在 2012 年提出,它将 CNN的基本原理应用到深层次网络之中,使用线性修正单元(Rectified Linear Unit,ReLU)解决了 Sigmoid 在深层次网络中出现的梯度弥散问题,使用层叠的卷积层来提取图像特征,在训练的时候使用 Dropout 随机忽略一部分的神经元,解决了过拟合问题。此外 AlexNet 支持多图像处理器(Graphics Processing Unit,GPU)训练,大大加快了训练的速度。 
   2013 年,基于 AlexNet 网络的 OverFeat 提出了边界学习的概念,实现了识别、定位、检测共用同一个网络框架,获得了 2013 年 ILSVRC 定位比赛的冠军。 
 2014 年,牛津大学的视觉几何网络(Visual Geometry Group Network,VGGNet),使用3×3 的卷积核扩大通道数,使用 2×2 的池化核缩小宽和高,使得网络架构更宽更深的同时,计算量的增加变缓,当进行网络测试时,使用三个卷积代替掉原来的三个全连接,测试重用训练时的参数,使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制,因而可以接收任意宽或高为的输入。 
 2015 年,由何凯明等人提出的残差网络(Residual Network,ResNet)网络成功解决了随着卷积网络层数加深出现的梯度爆炸问题,ResNet 在 ILSVRC 和 COCO 2015 上取得五项第一的成绩,ResNet 直接或者间接促进了深度学习的发展。 
    在学术界深度学习一直是一个比较热门的研究方向,这使得国内外很多科技公司都投入很多精力将深度学习应用到各个领域来。 
   阿里巴巴依靠顶尖的算法技术,结合阿里云可靠灵活的云计算基础设施和平台服务,将深度学习成功结合到自然语言处理、支付等实际应用中,此外,阿里巴巴成立了阿里巴巴人工智能实验室,开源了深度学习框架 X-Deep Learning。 
   腾讯推出了很多产品,像我们熟知的微信、 QQ 很多功能都是基于深度学习实现的,如图像识别、云隐识别等,此外,腾讯开发的手机端深度学习框架 ncnn,针对手机终端中央处理器(Central Processing Unit,CPU)进行优化,不依赖第三方就可以实现手机端执行一些深度学习  算法,将更加智能的功能提供给用户,ncnn 目前已在 QQ,Qzone,微信,天天 P 图等

上得到应用。

   谷歌公司基于深度学习开发的 AlphaGo 打败了世界上顶级的围棋棋手,通过深度学习加持的谷歌翻译能够更加准确的进行翻译,此外,无人驾驶、虚拟大脑等一些新兴技术都少不了深度学习的帮助。
   目前来说,深度学习发展到今天还是存在一些问题的,想要实现深度学习就必须提供大量的数据,这样才能有足够的信息来进行学习,这势必会使得绝大多数研究人员在选择研究方向的时候会优先考虑数据量多的领域。对这个问题的解决,目前虽然有一些方案,比如少样本学习、无监督学习,但这样的代价时使得性能损耗。训练好的神经网络如何在数据集之外的图像保持相同的效果也是目前深度学习一大难题,往往在基础数据集上表现很好,

但换成基础数据集之外的图像就不够优秀。对抗性的攻击会使得图像产生一定的变化,这些变化往往是人类不能够发现的,但对于深度学习网络这种变化却是致命的,对于这种变化敏感也是一大问题。

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 网络架构
增强深度学习模型的可解释性和泛化能力的方法研究
【8月更文第15天】在深度学习领域,模型的准确率和预测能力是衡量模型好坏的重要指标。然而,随着模型复杂度的增加,它们往往变得越来越难以理解,这限制了模型在某些关键领域的应用,例如医疗诊断、金融风险评估等。本文将探讨如何通过几种方法来增强深度学习模型的可解释性,同时保持或提高模型的泛化能力。
330 2
|
17天前
|
机器学习/深度学习 调度 计算机视觉
深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究
本文探讨了多种学习率调度策略在神经网络训练中的应用,强调了选择合适学习率的重要性。文章介绍了阶梯式衰减、余弦退火、循环学习率等策略,并分析了它们在不同实验设置下的表现。研究表明,循环学习率和SGDR等策略在提高模型性能和加快训练速度方面表现出色,而REX调度则在不同预算条件下表现稳定。这些策略为深度学习实践者提供了实用的指导。
28 2
深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
未来研究将深入探索深度学习的应用及数据质量与安全问题
【6月更文挑战第13天】本文探讨了使用Python和机器学习预测股票价格的方法,包括数据收集与预处理(填充缺失值、处理异常值、标准化)、特征选择(技术指标、基本面指标、市场情绪)、模型选择与训练(线性回归、SVM、神经网络等)、模型评估与调优。尽管股票价格受多重因素影响,通过不断优化,可构建预测模型。未来研究将深入探索深度学习的应用及数据质量与安全问题。
60 5
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习中的自适应学习算法研究与应用
在深度学习领域,传统的静态模型在处理动态环境和非平稳数据时面临挑战。本文探讨了自适应学习算法在深度学习中的重要性及其应用。通过分析自适应学习算法在模型参数、损失函数和数据分布上的应用,展示了其在提升模型鲁棒性和泛化能力方面的潜力。具体讨论了几种代表性的自适应学习方法,并探索了它们在现实世界中的应用案例,从而展示了其在处理复杂问题和动态数据中的效果。
198 0
|
22天前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
42 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
PyTorch Lightning:简化深度学习研究与开发
【8月更文第27天】PyTorch Lightning 是一个用于简化 PyTorch 开发流程的轻量级封装库。它的目标是让研究人员和开发者能够更加专注于算法和模型的设计,而不是被训练循环和各种低级细节所困扰。通过使用 PyTorch Lightning,开发者可以更容易地进行实验、调试和复现结果,从而加速研究与开发的过程。
130 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
深度学习中的模型压缩技术:现状与未来
本文旨在探讨深度学习领域中模型压缩技术的现状、挑战及未来发展。随着深度学习技术的飞速发展,大型神经网络在许多任务中取得了显著成果,但它们也面临着计算资源消耗大、部署困难等问题。模型压缩技术应运而生,通过减少模型大小和计算量,使得深度神经网络更加高效、灵活。本文首先介绍了模型压缩的基本概念和方法分类,然后详细讨论了当前主流的模型压缩技术及其优缺点,并展望了未来的研究方向和技术趋势。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 搜索推荐
Elasticsearch与深度学习框架的集成案例研究
Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎和分析引擎,广泛应用于实时数据处理和全文搜索。深度学习框架如 TensorFlow 和 PyTorch 则被用来构建复杂的机器学习模型。本文将探讨如何将 Elasticsearch 与这些深度学习框架集成,以实现高级的数据分析和预测任务。
37 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
深度学习中的对抗性样本研究
在深度学习技术飞速发展的今天,对抗性样本作为一项重要的安全议题,引起了研究者们的广泛关注。对抗性样本指的是经过精心设计的、能够误导深度学习模型做出错误判断的输入数据。本文将深入探讨对抗性样本的生成机制、防御策略以及对未来深度学习安全性的影响,同时通过实验数据分析,揭示对抗性攻击对模型性能的具体影响,旨在为深度学习的安全性研究提供理论依据和实践指导。 【7月更文挑战第19天】
60 2
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
基于深度学习的自然语言处理技术研究与进展
基于深度学习的自然语言处理技术研究与进展
99 1

热门文章

最新文章