5、深度学习：概念、应用与数学基础

深度学习：概念、应用与数学基础

1. 深度学习概述

深度学习近年来成为了人工智能领域的热门话题，它的崛起得益于多方面的因素。

1.1 数据的推动

大量的数据为深度学习的发展提供了养分。例如，互联网上的图像、视频和文本数据都是宝贵的资源。像ImageNet数据集，包含140万张手动标注了1000个图像类别的图像，它不仅规模庞大，而且与之相关的年度竞赛极大地推动了深度学习的发展。公共竞赛为研究人员和工程师提供了动力，通过共同的基准测试，凸显了深度学习相对于传统机器学习方法的优势。

1.2 算法的改进

在2000年代后期之前，训练非常深的神经网络存在困难，因为梯度在深层网络中传播时会逐渐消失。但在2009 - 2010年左右，一些简单而重要的算法改进出现了，包括：
- 更好的神经层激活函数
- 更好的权重初始化方案（最初是逐层预训练，但很快被放弃）
- 更好的优化方案，如RMSProp和Adam

这些改进使得训练10层以上的模型成为可能，深度学习开始崭露头角。后来，如批量归一化、残差连接和深度可分离卷积等更先进的方法进一步提升了梯度传播的效果。如今，我们可以从零开始训练任意深度的模型，这为大规模模型的应用打开了大门。

以下是算法改进的时间线：
| 时间 | 算法改进 |
| ---- | ---- |
| 2009 - 2010年 | 更好的激活函数、权重初始化方案、优化方案 |
| 2014 - 2016年 | 批量归一化、残差连接、深度可分离卷积 |

1.3 投资热潮

2012 -