21、深度学习基础：迈向通用智能之路

深度学习基础：迈向通用智能之路

深度学习在当今科技领域取得了显著成就，但要实现通用人工智能（AGI）仍面临诸多挑战。本文将深入探讨深度学习的基础原理、存在的不足以及可能的扩展方向。

深度学习的核心原理

深度学习有几个关键的基础原理，这些原理构成了其强大能力的基石。
1. 深度模型
- 前馈网络的层数或循环神经网络（RNN）的周长必须大于 3，即多层前馈网络有多个隐藏层，或 RNN 具有复杂拓扑结构。
- 模型深度避免了明斯基和帕佩特对神经网络的批评，他们指出感知机无法学习凹判别函数。如今，各种复杂的判别模型都能成功学习，但浅层网络仍无法避免这一问题。
- 复杂度分析表明，增加深度可以使相同函数表示的网络渐近变小，意味着深度模型本质上更高效。
2. 层次结构与局部性
- 深度学习的一个显著特征是包含局部模式识别网络和这些模式识别电路的层次结构，将局部和全局视图结合起来。
- 卷积层和池化层的序列是深度学习图像处理应用的主要组成部分。卷积层是一组纹理识别补丁，最大池化下采样实现了降维，并能高效地分层组合模式识别器。
- 这种组织方式受视觉皮层二维图像处理的启发，适用于任何感觉阵列的领域，也适用于具有类似拓扑关系的非直接感觉阵列领域。它与深度原理协同作用，使网络能够捕捉显著特征，避免学习无关模式，从而更有效地增加网络深度，避免明斯基的质疑。
3. 梯度下降
- 深度学习最常见的特征之一是使用反向传播或梯度下降的变体来训练模型。
- 由于深度学习研究中的大型网络参数众多，其他训练方法不可