PyTorch深度学习项目Week1：深度学习动机与历史发展

PyTorch深度学习项目Week1：深度学习动机与历史发展

NYU-DLSP20 NYU Deep Learning Spring 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt/pytorch-Deep-Learning

深度学习的崛起彻底改变了人工智能领域的面貌。本文将带您回顾深度学习的发展历程，剖析其核心思想，并介绍监督学习与反向传播等关键技术。

深度学习的历史脉络

深度学习的概念最早可以追溯到20世纪40年代的控制论时期。当时的研究者们从生物神经系统获得灵感，试图构建人工神经网络模型。

早期神经网络模型

1943年，McCulloch和Pitts提出了第一个神经元数学模型，这个模型具有以下特点：

1. 神经元被视为可开关的阈值单元
2. 通过连接神经元可以构建布尔电路
3. 采用二元激活方式（开启或关闭）

1947年，Donald Hebb提出了著名的Hebb学习规则：

• 同时激活的神经元间连接增强
• 不同时激活的神经元间连接减弱

这一规则至今仍是许多神经网络学习算法的基础。

感知机时代

1957年，Frank Rosenblatt提出了感知机模型，这是第一个可以学习的神经网络。感知机采用两层结构：

• 第一层（联想层）：固定权重，通常随机初始化
• 第二层：可训练权重

然而，60年代神经网络研究陷入低谷，主要原因包括：

1. 二元神经元不可微分，无法使用梯度下降
2. 当时计算机浮点运算能力有限，连续神经元计算成本过高

深度学习的复兴

1985年反向传播算法的出现标志着深度学习的复兴。这一算法解决了多层神经网络的训练问题。但90年代中期，神经网络再次被机器学习社区冷落。

直到2010年左右，深度学习在以下领域取得突破性进展：

• 2010年：语音识别
• 2013年：计算机视觉
• 2016年：自然语言处理

这些成功主要得益于：

1. 强大的GPU计算能力
2. 大规模数据集
3. 改进的算法和网络结构

监督学习：深度学习的基石

约90%的深度学习应用采用监督学习范式。其核心思想是：

1. 收集输入-输出对组成训练集
2. 模型根据输入预测输出
3. 比较预测与真实输出的差异
4. 通过调整参数减小差异

梯度下降优化

优化过程可类比为在山中寻找最低点：

1. 计算当前位置的梯度（最陡方向）
2. 沿梯度反方向移动一小步
3. 重复直到收敛

实际应用中更常用的是随机梯度下降(SGD)，它：

• 每次使用小批量样本计算梯度
• 收敛更快
• 泛化能力更好

反向传播：深度学习的引擎

反向传播是训练深度神经网络的核心算法，本质上是链式法则的巧妙应用。其计算过程分为两部分：

状态梯度计算

$$ \frac{\partial C}{\partial \boldsymbol{x}_{i-1}} = \frac{\partial C}{\partial \boldsymbol{x}i} \frac{\partial f_i(\boldsymbol{x}{i-1}, \boldsymbol{w}i)}{\partial \boldsymbol{x}{i-1}} $$

权重梯度计算

$$ \frac{\partial C}{\partial \boldsymbol{w}_i} = \frac{\partial C}{\partial \boldsymbol{x}i} \frac{\partial f_i(\boldsymbol{x}{i-1}, \boldsymbol{w}_i)}{\partial \boldsymbol{w}_i} $$

反向传播之所以强大，是因为它能高效计算损失函数对网络中任意参数的梯度，无论网络有多深。

视觉处理的启示

神经科学研究为深度学习架构提供了重要灵感。视觉皮层的层次化处理机制特别值得关注：

1. 视网膜首先进行对比度归一化等预处理
2. 视觉信号分层处理
3. 特定神经元对特定模式（如边缘方向）产生响应
4. 前馈结构支持快速识别

这些发现直接影响了卷积神经网络(CNN)的设计理念。

总结

深度学习的发展经历了多次起伏，最终在计算能力、算法改进和大数据的共同推动下取得了突破。理解这段历史有助于我们把握深度学习的本质，并为未来的创新奠定基础。在后续学习中，我们将深入探讨各种网络架构及其实现细节。

NYU-DLSP20 NYU Deep Learning Spring 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt/pytorch-Deep-Learning