38、深度学习：概念、挑战与伦理考量

深度学习：概念、挑战与伦理考量

1. 深度学习技术概述

深度学习在解决各种问题方面展现出强大的能力，但也伴随着显著的计算成本。例如，神经架构搜索（NAS）虽然有潜力找到最优模型架构，但它是否能成为通用解决方案，以及是否会让从业者不再需要详细的深度学习技能，仍是有待探讨的问题。至少在近期，从业者仍需了解特定问题领域的基础知识，并将NAS作为在明确解决方案空间内寻找最佳方案的工具。此外，是否每个新问题都需要独特的架构，也是一个关键问题。利用预训练模型进行迁移学习，可能是让大量非专家使用深度学习的有效途径，这些预训练模型将由少数能够获取强大计算资源的专家开发。

1.1 可解决的问题类型

深度学习可解决多种类型的问题，包括：
- 二元分类
- 多类别分类
- 回归
- 时间序列预测
- 数据表示转换，如语言翻译、图像文本描述生成
- 文本情感分析
- 异常值检测

1.2 神经网络基本构建块

用于解决上述问题的神经网络基本构建块是基于Rosenblatt感知机的单元/神经元。对于最简单的单元，主要区别在于激活函数，常用的激活函数包括线性、tanh、逻辑sigmoid和修正线性单元（ReLU）。此外，还使用了更复杂的长短期记忆（LSTM）单元。

1.3 网络架构

这些单元组合成不同类型的层或网络架构，每种架构适用于解决特定类型的问题：
- 全连接前馈网络
- 卷积网络
- 循环网络
还可以将不同类型的网络组合成混合架构，如编码器 - 解码器网络，并可以扩展以包含注意力机制。Transforme