3、深度学习：从基础到应用的全面解析

深度学习：从基础到应用的全面解析

深度学习的核心机制

深度学习的基本技巧是利用损失分数作为反馈信号，对权重值进行微调，以降低当前示例的损失分数。这一调整工作由优化器完成，它实现了反向传播算法，这是深度学习的核心算法。

起初，网络的权重被随机赋值，因此网络只是进行一系列随机变换。自然地，其输出与理想情况相差甚远，损失分数也相应很高。但随着网络处理的每个示例，权重会朝着正确的方向进行微调，损失分数随之降低。这就是训练循环，经过足够多次的重复（通常是对数千个示例进行数十次迭代），会得到使损失函数最小化的权重值。损失最小的网络，其输出尽可能接近目标，即训练好的网络。这是一个简单的机制，一旦规模化，就会产生神奇的效果。

深度学习的现有成就

尽管深度学习是机器学习中一个相当古老的子领域，但直到2010年代初才开始崭露头角。在随后的几年里，它在该领域引发了一场革命，在感知问题（如视觉和听觉）上取得了显著成果。这些问题涉及的技能对人类来说似乎是自然和直观的，但长期以来对机器而言却难以实现。

深度学习在机器学习的历史难题领域取得了以下突破：
- 接近人类水平的图像分类
- 接近人类水平的语音识别
- 接近人类水平的手写转录
- 改进的机器翻译
- 改进的文本转语音转换
- 数字助理，如Google Now和Amazon Alexa
- 接近人类水平的自动驾驶
- 改进的广告定位，如谷歌、百度和必应所采用的
- 改进的网络搜索结果
- 回答自然语言问题的能力
- 超越人类水平的围棋玩法

我们仍在探索深度学习的全部潜力。我们已经开