深度学习技术发展现状浅析

发布人:红松小e 发布时间:2019-11-25 17:17:15
近年来,深度学习逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向。深度学习是由多个处理层组成的计算模型,学习具有多个抽象层次的数据表示的机器学习技术。深度学习代表了机器学习和人工智能研究的主要发展方向,给机器学习和计算机视觉等领域带来了革命性的进步。本文旨在分析深度学习技术的现状。

深度学习技术发展现状浅析


深度学习技术的现状

 

深度学习是这一轮人工智能爆发的关键技术。

人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得突破,使人工智能迎来了新一轮的爆炸式发展。深入学习是这些突破的关键。其中,基于深度卷积网络的图像分类技术已经超过了人眼的精度,基于深度神经网络的语音识别技术已经达到了95%的精度,基于深度神经网络的机器翻译技术已经接近了人类的平均翻译水平。随着精度的迅速提高,计算机视觉和自然语言处理已经进入产业化阶段,并带动了新兴产业的兴起。


 

深度学习是大数据时代的一种算法工具,近年来成为研究热点。

与传统的机器学习算法相比,深度学习技术有两个优点。首先,深度学习技术可以随着数据规模的增加不断提高其性能,而传统的机器学习算法很难利用海量数据来不断提高其性能。第二,深度学习技术可以直接从数据中提取特征,减少了为每个问题设计特征提取器的工作量,而传统的机器学习算法需要手工提取特征。因此,深度学习已经成为大数据时代的热门技术。学术界和产业界对深度学习进行了大量的研究和实践。


 

深度学习各类模型全面赋能基础应用。

卷积神经网络和循环神经网络是两种应用广泛的深度神经网络模型。计算机视觉和自然语言处理是人工智能的两个基本应用。卷积神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。它在图像分类、目标检测、语义分割等方面的性能大大优于传统方法。循环神经网络适用于解决与序列信息相关的问题,在自然语言处理领域得到了广泛的应用,如语音识别、机器翻译、对话系统等。


 

深度学习技术还不完善,需要进一步改进。

首先
,深度神经网络的模型复杂度高,参数大,导致模型规模大,难以部署到移动终端设备上。

其次,模型训练所需的数据量大,训练数据样本的采集和标注成本高,难以获得一些场景样本。

三是应用门槛高,算法建模和参数调整过程复杂繁琐,算法设计周期长,系统实施维护困难。

第四,缺乏因果推理能力。图灵奖得主、贝叶斯网络之父朱Judea Pearl指出,当前的深度学习只不过是“曲线拟合”。第五,存在可解释性问题。由于模型内部参数的共享和复杂的特征提取与组合,很难解释模型所学到了什么。然而,由于安全问题、伦理和法律需求,算法的可解释性是非常必要的。因此,深度学习仍然需要解决上述问题。

 

深度学习技术经过多年的发展,人们提出了许多深度神经网络,包括卷积神经网络、循环神经网络、玻尔兹曼机、自编码器和生成对抗网络,进一步发展了深度学习理论,拓展了应用领域。随着深度学习技术的不断应用,其问题日益突出,包括可解释性、网络最优化、数据稀缺性和实现复杂度等等。为了解决这些问题,人们提出了元学习、深度迁移学习、小样本深度学习、神经网络框架搜索、图神经网络等新方法。未来,人工智能技术的发展必将在现有的研究成果上取得更大的进展。

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