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深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），這是一個(gè)在近幾年火遍各個(gè)領(lǐng)域的詞匯，似乎所有的算法只要跟它扯上關(guān)系，瞬間就顯得高大上起來(lái)。但其實(shí)，從2006年Hinton在Science上的論文算起，深度學(xué)習(xí)發(fā)展至今才不到十年。

四大金剛鎮(zhèn)樓

在這短短幾年時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)顛覆了語(yǔ)音識(shí)別、圖像分類、文本理解等眾多領(lǐng)域的算法設(shè)計(jì)思路，漸漸形成了一種從訓(xùn)練數(shù)據(jù)出發(fā)，經(jīng)過(guò)一個(gè)端到端（end-to-end）的模型，然后直接輸出得到最終結(jié)果的一種新模式。這不僅讓一切變得更加簡(jiǎn)單，而且由于深度學(xué)習(xí)中的每一層都可以為了最終的任務(wù)來(lái)調(diào)整自己，最終實(shí)現(xiàn)各層之間的通力合作，因而可以大大提高任務(wù)的準(zhǔn)確度。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)以及GPU等各種更加強(qiáng)大的計(jì)算設(shè)備的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)如虎添翼，可以充分利用各種海量數(shù)據(jù)（標(biāo)注數(shù)據(jù)、弱標(biāo)注數(shù)據(jù)或者僅僅數(shù)據(jù)本身），完全自動(dòng)地學(xué)習(xí)到抽象的知識(shí)表達(dá)，即把原始數(shù)據(jù)濃縮成某種知識(shí)。

當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)不見(jiàn)得是最完美的框架，離最終所謂的智能也還差得很遠(yuǎn)，而且目前還基本沒(méi)有理論上的有效性解釋。但是，無(wú)論如何，深度學(xué)習(xí)之風(fēng)已經(jīng)勢(shì)不可擋！

深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上其實(shí)就是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)東西幾十年前大家就開(kāi)始研究了。我們知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一層，其實(shí)就是一個(gè)線性變換加上一個(gè)簡(jiǎn)單的非線性操作，而多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)就是多個(gè)簡(jiǎn)單的非線性函數(shù)的復(fù)合。一層、兩層的網(wǎng)絡(luò)用途比較有限，往往很難刻畫輸入與輸出之間的復(fù)雜關(guān)系。但是深層的網(wǎng)絡(luò)，歷史上又一直無(wú)法進(jìn)行有效訓(xùn)練。這大概是因?yàn)橛幸韵氯齻€(gè)難點(diǎn)難以突破：

由于以上種種原因，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一度曾經(jīng)非常低調(diào)。直到2006年，著名的學(xué)者Geoffrey Hinton在Science上發(fā)表了一篇論文，給出了訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)的新思路。大概想法是先分層進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后把預(yù)訓(xùn)練的結(jié)果當(dāng)成模型參數(shù)的初始值，再?gòu)念^進(jìn)行正常的訓(xùn)練過(guò)程。這個(gè)想法現(xiàn)在看起來(lái)很簡(jiǎn)單，但對(duì)于全連型的深層網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)卻是非常有效的。

2009年，Hinton把深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹給做語(yǔ)音識(shí)別的學(xué)者們。然后2010年，語(yǔ)音識(shí)別就產(chǎn)生了巨大突破。本質(zhì)上是把傳統(tǒng)的混合高斯模型（GMM）替換成了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型，但相對(duì)識(shí)別錯(cuò)誤率一下降低20%多，這個(gè)改進(jìn)幅度超過(guò)了過(guò)去很多年的總和。這里的關(guān)鍵是把原來(lái)模型中通過(guò)GMM建模的手工特征換成了通過(guò)DNN進(jìn)行更加復(fù)雜的特征學(xué)習(xí)。在此之后，在深度學(xué)習(xí)框架下，人們還在不斷利用更好的模型和更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)一步改進(jìn)結(jié)果。現(xiàn)在語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)真正變得比較成熟，并且被廣泛商用，且目前所有的商用語(yǔ)音識(shí)別算法沒(méi)有一個(gè)不是基于深度學(xué)習(xí)的。

人們初步看到了深度網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，但還是有很多人質(zhì)疑它。語(yǔ)音識(shí)別是成功了，那么圖像分類呢？2012年之前，深度學(xué)習(xí)好像還是只能處理像MNIST手寫體分類這樣的簡(jiǎn)單任務(wù)。說(shuō)來(lái)也巧，這時(shí)候正舉行了兩屆ImageNet比賽。這是一個(gè)比手寫體分類復(fù)雜得多的圖像分類任務(wù)，總共有100萬(wàn)張圖片，分辨率300x300左右，1000個(gè)類別。前兩屆的冠軍采用的都是傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)特征然后學(xué)習(xí)分類器的思路。第一屆是2010年，當(dāng)時(shí)冠軍的準(zhǔn)確率(top 5精度)是71.8%，而2011年是74.3%。由于Hinton經(jīng)常被其它研究人員“嘲諷”說(shuō)深度學(xué)習(xí)在圖像領(lǐng)域沒(méi)有用，于是2012年，Hinton和他的學(xué)生Alex等人參賽，把準(zhǔn)確率一下提高到84.7%。

當(dāng)然，他們的成功借助了ImageNet這個(gè)足夠大的數(shù)據(jù)集，借助了GPU的強(qiáng)大計(jì)算能力，借助了比較深層的CNN網(wǎng)絡(luò)，借助了隨機(jī)梯度下降（SGD）和Dropout等優(yōu)化技巧，借助了訓(xùn)練數(shù)據(jù)擴(kuò)充策略（Data Augmentation）。但無(wú)論如何，他們靠著深度學(xué)習(xí)震驚了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，從此大量的研究人員開(kāi)始進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，一發(fā)不可收拾。2013年是89%，2014年是93.4%，截止到現(xiàn)在（2015年5月份），ImageNet數(shù)據(jù)集的精度已經(jīng)達(dá)到了95%以上，某種程度上跟人的分辨能力相當(dāng)了。

不僅僅是圖像分類，在更廣泛的視覺(jué)問(wèn)題上，深度學(xué)習(xí)都產(chǎn)生了重大影響。簡(jiǎn)要列舉幾個(gè)如下：

• 人臉識(shí)別——LFW數(shù)據(jù)庫(kù)上的結(jié)果，從最早的90%左右的正確率，一路被研究人員刷到了99.5%以上。人臉相關(guān)的應(yīng)用受此影響，也越來(lái)越多。

• 通用物體檢測(cè)——ImageNet上的檢測(cè)任務(wù)結(jié)果，MAP從最早的0.3左右，一路提高到0.66，感覺(jué)提高空間還有不少。

• 圖像分割——現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)已經(jīng)可以做到輸入是一張圖片，輸出就是逐個(gè)像素分割后的結(jié)果，中間也不需要任何預(yù)處理，并且精度遠(yuǎn)超非深度學(xué)習(xí)的結(jié)果。

• 光學(xué)字符識(shí)別——這里指一般意義的字符序列識(shí)別。這個(gè)問(wèn)題的傳統(tǒng)做法也是非常復(fù)雜的，需要進(jìn)行字符分割，各種預(yù)處理，然后單個(gè)字符預(yù)測(cè)完成后如何拼成完整輸出等等。深度學(xué)習(xí)的做法也是端到端的，輸入是圖片形式的文字，輸出直接就是識(shí)別結(jié)果了，簡(jiǎn)單、方便還更準(zhǔn)確。所以，現(xiàn)在很多簡(jiǎn)單點(diǎn)的驗(yàn)證碼，想作為圖靈測(cè)試，分辨人還是robot的話，已經(jīng)沒(méi)太大用處了。

• 玩游戲——DeepMind團(tuán)隊(duì)的杰作。基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）,計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以自己學(xué)習(xí)玩一些簡(jiǎn)單游戲了，整個(gè)過(guò)程不需要任何人的干預(yù)。對(duì)于打磚塊這樣的簡(jiǎn)單游戲，甚至已經(jīng)超過(guò)了普通玩家的水平。

簡(jiǎn)單總結(jié)一下視覺(jué)的部分。我們經(jīng)常在媒體上看到深度學(xué)習(xí)在某領(lǐng)域又超過(guò)人的水平了。還有些樂(lè)觀的人說(shuō)，深度學(xué)習(xí)可以處理所有人的視覺(jué)在0.1秒內(nèi)可以解決的問(wèn)題。這些或許言過(guò)其實(shí)，不過(guò)毫無(wú)疑問(wèn)體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)帶給人們的強(qiáng)烈震撼！

除了語(yǔ)音和圖像之外，另一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要前沿陣地就是文本理解了，深度學(xué)習(xí)的大量研究人員都集中于此。這里簡(jiǎn)單介紹三點(diǎn)。

說(shuō)了這么多，大家可能還是云里霧里。畢竟各種模型都有很多細(xì)節(jié)，而且還有很多的所謂“trick”，甚至深度學(xué)習(xí)也曾經(jīng)因此而戲稱為是一種“藝術(shù)”而不是“科學(xué)”。

所以下面列舉幾個(gè)工具包，并配上一點(diǎn)非常簡(jiǎn)單的說(shuō)明，方便大家進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)演練。

1. 首先你最好要有個(gè)能支持cuda的GPU，否則純CPU是很慢的，尤其是處理圖像的問(wèn)題。

2. Theano（基于Python）, http://deeplearning.net/tutorial/系列教材就是基于Theano工具的。它的最大優(yōu)點(diǎn)是支持自動(dòng)符號(hào)求導(dǎo)，避免了初學(xué)者很害怕的BP推導(dǎo)，有很多擴(kuò)展包，比如keras等，支持各類模型。其實(shí)列舉這一個(gè)就夠了。因?yàn)椋绻屑?xì)的話，你會(huì)在這個(gè)網(wǎng)站看到無(wú)數(shù)的深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作鏈接，足夠慢慢擴(kuò)展到深度學(xué)習(xí)的所有前沿研究和工具了。

3. Torch (https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet)，基于lua編程語(yǔ)言(類matlab)。用的人非常多，因此很多常見(jiàn)模塊的實(shí)現(xiàn)都很全面。

4. DeepLearnToolbox (https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox)，基于matlab。代碼邏輯清楚，適合跟著代碼學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的每個(gè)細(xì)節(jié)。

5. Caffe (http://caffe.berkeleyvision.org/)，純c++，科學(xué)研究中很多學(xué)者常用的工具，文檔也很齊全。做物體檢測(cè)相關(guān)任務(wù)的話，非常推薦！

6. Cuda-convnet2 (https://code.google.com/p/cuda-convnet2/)，效率高，支持單機(jī)多卡。ImageNet2012年冠軍Alex的作品！不過(guò)代碼有點(diǎn)抽象難改，而且只支持GPU并且是特定的幾款GPU（也就是說(shuō)是Alex大神是做過(guò)特定GPU優(yōu)化的）。做簡(jiǎn)單的分類、回歸問(wèn)題推薦！不支持RNN。

7. Cxxnet (https://github.com/dmlc/cxxnet)，純c++。優(yōu)點(diǎn)：支持多機(jī)多卡訓(xùn)練，適合公司級(jí)的部署。