6、神经网络：功能组合的奥秘与架构创新

神经网络：功能组合的奥秘与架构创新

1. 硬件与算法推动深度学习发展

在深度学习领域，算法的进步固然为其发展注入了活力，但现代硬件的强大性能才是许多成果的关键驱动力。现代硬件不仅能让相同的算法发挥出更大的效能，还为算法的研发提供了有力支持。因为在探索算法的有效性时，我们需要反复测试那些计算密集型的算法，而快速的硬件能够显著缩短测试周期。

以长短期记忆（LSTM）模型为例，自1997年首次提出以来，其基本结构变化不大。然而，直到近年来，随着现代机器计算能力的提升以及相关算法的微调，该模型的潜力才得以充分发掘。

大多数神经网络模型具有一个显著的特性：大部分的计算量集中在训练阶段，而预测阶段的计算效率通常较高，这是因为预测阶段所需的操作数量较少（具体取决于网络的层数）。这一特性至关重要，因为在实际应用中，预测阶段往往对时间更为敏感。例如，使用预训练好的模型对图像进行实时分类时，虽然模型的训练可能需要花费数周时间处理数百万张图像，但实时分类的速度却能满足实际需求。此外，为了将训练好的网络部署到移动设备或存储空间有限的环境中，人们还设计了一些方法来压缩网络。

2. 函数组合的力量

从本质上讲，神经网络是一个计算图，它通过组合简单的函数来构建更复杂的函数。深度学习的强大之处很大程度上源于多个非线性函数的重复组合，这种组合方式具有强大的表达能力。虽然有研究表明，大量挤压函数的单次组合可以近似任何函数，但这种方法需要网络具备大量的单元（即参数），这会增加网络的容量，从而导致过拟合问题，除非数据集足够大。

深度学习的另一个优势在于，某些类型函数的重复组合可以增强网络的表示能力，从而减少学习所需的参数空间。但并非所有的基础函数都能同样有