29、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

1. 监督学习的起源

监督学习源于感知机（perceptron）和自适应线性神经元（Adaline）。Adaline基于具有加权输入的相同架构，当输入高于阈值时开启，低于阈值时关闭。感知机是一个两层的神经网络，其中第二层是可训练的，而第一层是固定的，大多数时候，第一层是随机确定的，这就是所谓的关联层。

2. 深度学习的动机

近年来，深度学习策略在矫正和语音领域取得了巨大成就，超越了以往的声学建模技术、语言建模等方法。其成功的因素有以下几点：
- 在所有应用背景下，深度学习的结构技能、从无标签数据进行的实际展示以及多学科研究都非常有用。
- 在许多语言处理任务和语言模型中，整合基于语义和句法知识学习的空间向量词模型，进行平滑和编译。
- 具有重复结构的文本内容带来了显著的改进。循环神经网络在音乐处理中也显示出了潜力。
- 在声学建模中，深度结构能够区分输入变量的多个方面，例如语音声学中依赖于说话者的多样性结果。

3. 机器学习和深度学习在新冠疫情期间及之后的应用范围

新冠疫情暴露了深度学习和机器学习的局限性，这并非该技术首次失败，2016年，机器学习算法就未能准确预测英国脱欧公投和美国总统大选结果。近年来这些技术受欢迎的原因如下：
- 机器学习和深度学习具有高计算能力。
- 深度学习算法的高速度提高了图形处理能力。
- 随着数据量的不断增加，大量数据为深度学习算法提供了更好的训练材料。

随着物联网应用率的增加，机器学习和深度学习的受欢迎程度也随之提高，同时也增强了数据存储能力，促进了市场增长。在新冠疫情之前，医学