Hilton 深度学习文章

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它尝试通过使用具有多层处理单元的神经网络来模拟人脑处理信息的方式。深度学习的概念最早可以追溯到20世纪80年代，但直到最近几年，随着大数据、计算能力的提升以及算法的创新，深度学习才取得了突破性的进展。 Hilton是深度学习技术的重要贡献者之一，他的文章深入介绍了深度学习的基础知识、动机、深度结构学习、监督学习算法、无监督和半监督学习算法，以及深度学习中的开放性问题等。 在Hilton的文章中，首先对深度学习给出了定义。深度学习涉及学习数据的多级表示和抽象，这些表示和抽象有助于理解图像、声音和文本等类型的数据。深度学习的目标是从原始输入向量开始，通过逐层加工，最终获得高度抽象的高级特征表示。 深度学习之所以重要，部分原因在于人类大脑的深层架构，以及大脑中的表示是稠密的、分布式且纯粹局部的。认知过程似乎也是深层的，这为深度学习提供了生物学上的动机。此外，浅层架构在理论上存在局限性，比如多项式大小与指数复杂度的比较，也暗示了深层结构的必要性。 深度架构的学习过程中，文章提到了深度流图的深度，即从输入节点到输出节点的最长路径。以支持向量机(SVM)为例，深度等于核函数加上线性组合的数量。而在神经网络中，深度被定义为隐藏层的数量加一。 在学习深度架构时，文章概述了监督学习算法，这些算法通过对带标签的数据进行学习，从而能够对未观察到的数据状态进行推断。无监督和半监督学习算法则通过调整变量之间的相互作用，使得网络更有可能生成观测到的数据，从而在未标记数据上进行学习。 文章中还提到了机器学习的目标，包括推断问题和学习问题。推断问题指的是推断未观察变量的状态，而学习问题则涉及到调整变量间的相互作用，以使网络更有可能产生观测到的数据。 在深度学习的发展过程中，Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio等学者的研究对这一领域产生了重大影响。特别是Hinton关于深度信念网络（Deep Belief Nets）的教程，为人们理解深度学习提供了重要的视角。深度信念网络是一种深度生成模型，它通过一系列层次的神经网络来学习数据的高维概率分布。 深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域的技术进步。在未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，它将在人工智能领域发挥更大的作用，甚至可能在某些特定任务上超越人类的能力。