深度學(xué)習(xí)在科學(xué)計(jì)算中獲得了廣泛的普及，其算法被廣泛用于解決復(fù)雜問題的行業(yè)。所有深度學(xué)習(xí)算法都使用不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行特定任務(wù)。

什么是深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新研究方向，旨在使機(jī)器更接近于人工智能。它通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，對文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋。深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓機(jī)器像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)模仿人類視聽和思考等活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。

雖然深度學(xué)習(xí)算法具有自學(xué)習(xí)表示，但它們依賴于反映大腦計(jì)算信息方式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在訓(xùn)練過程中，算法使用輸入分布中的未知元素來提取特征、對對象進(jìn)行分組并發(fā)現(xiàn)有用的數(shù)據(jù)模式。就像訓(xùn)練機(jī)器進(jìn)行自學(xué)一樣，這發(fā)生在多個(gè)層次上，使用算法來構(gòu)建模型。

下面介紹一下目前主流的深度學(xué)習(xí)算法模型和應(yīng)用案例。

目前主流的深度學(xué)習(xí)算法模型

01 RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）它模擬了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的記憶能力，并能夠處理具有時(shí)間序列特性的數(shù)據(jù)。它可以在給定序列數(shù)據(jù)上進(jìn)行序列預(yù)測，具有一定的記憶能力，這得益于其隱藏層間的節(jié)點(diǎn)的連接。這種結(jié)構(gòu)使其能夠處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，記憶過去的輸入，并通過時(shí)間反向傳播訓(xùn)練。此外，RNN可以使用不同的架構(gòu)變體來解決特定的問題。比如，LSTM（長短期記憶）和GRU（門控循環(huán)單元）是改進(jìn)的算法，能夠解決RNN中常見的梯度消失或爆炸問題。在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)上，RNN具有強(qiáng)大的優(yōu)勢，能夠有效捕捉數(shù)據(jù)中復(fù)雜的時(shí)間依賴關(guān)系，準(zhǔn)確預(yù)測未來，因此它被廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識(shí)別、股票價(jià)格預(yù)測等領(lǐng)域。

關(guān)鍵技術(shù)：循環(huán)結(jié)構(gòu)和記憶單元

處理數(shù)據(jù)：適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)

應(yīng)用場景：自然語言處理、語音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測等

02 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

CNN基本原理是利用卷積運(yùn)算，提取數(shù)據(jù)的局部特征。這種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由一個(gè)輸入層、一個(gè)輸出層和中間的多個(gè)隱藏層組成，使用卷積層、ReLU層和池化層來學(xué)習(xí)特定于數(shù)據(jù)的特征。其中，卷積層用于提取圖像中不同位置的特征，ReLU層用于將數(shù)值化的特征轉(zhuǎn)換為非線性形式，池化層用于減少特征的數(shù)量，同時(shí)保持特征的整體特征。在訓(xùn)練過程中，CNN會(huì)通過反向傳播算法計(jì)算模型參數(shù)的梯度，并通過優(yōu)化算法更新模型參數(shù)，使得損失函數(shù)達(dá)到最小值。CNN在圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、語音處理、自然語言處理等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。

關(guān)鍵技術(shù)：卷積運(yùn)算和池化操作

處理數(shù)據(jù)：適合處理圖像數(shù)據(jù)

應(yīng)用場景：計(jì)算機(jī)視覺、圖像分類、物體檢測等

03 Transformer

Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由Google在2017年提出，具有高效的并行計(jì)算能力和強(qiáng)大的表示能力。它是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用注意力機(jī)制處理輸入序列和輸出序列之間的關(guān)系，因此可以實(shí)現(xiàn)長序列的并行處理。它的核心部分是注意力模塊，用于對輸入序列中的每個(gè)元素與輸出序列中的每個(gè)元素之間的相似性進(jìn)行量化。這種模式在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出強(qiáng)大的性能，特別是在處理自然語言處理等序列數(shù)據(jù)任務(wù)時(shí)。因此，Transformer模型在自然語言處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，比如BERT、GPT和Transformer-XL等著名模型。但是，也存在一些限制，例如數(shù)據(jù)要求高、解釋性差和學(xué)習(xí)長距離依賴關(guān)系的能力有限等缺點(diǎn)，因此在應(yīng)用時(shí)需要根據(jù)任務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇和優(yōu)化。

關(guān)鍵技術(shù)：自注意力機(jī)制和多頭注意力機(jī)制

處理數(shù)據(jù)：適合處理長序列數(shù)據(jù)

應(yīng)用場景：自然語言處理、機(jī)器翻譯、文本生成

04 BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

是一種基于Transformer雙向編碼器的預(yù)訓(xùn)練語言表征模型，BERT模型的目標(biāo)是利用大規(guī)模無標(biāo)注語料訓(xùn)練、獲得文本的包含豐富語義信息的Representation，即文本的語義表示，然后將文本的語義表示在特定NLP任務(wù)中作微調(diào)，最終應(yīng)用于該NLP任務(wù)。BERT模型強(qiáng)調(diào)不再采用傳統(tǒng)的單向語言模型或者把兩個(gè)單向語言模型進(jìn)行淺層拼接的方法進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的雙向語言表征。

關(guān)鍵技術(shù)：雙向Transformer編碼器和預(yù)訓(xùn)練微調(diào)

處理數(shù)據(jù)：適合處理雙向上下文信息

應(yīng)用場景：自然語言處理、文本分類、情感分析等

05 GPT（生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer模型）

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的、可用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練的、文本生成的深度學(xué)習(xí)模型。GPT模型的設(shè)計(jì)也是基于Transformer模型，這是一種用于序列建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）不同，Transformer模型使用了自注意力機(jī)制，可以更好地處理長序列和并行計(jì)算，因此具有更好的效率和性能。GPT模型通過在大規(guī)模文本語料庫上進(jìn)行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練來學(xué)習(xí)自然語言的語法、語義和語用等知識(shí)。

預(yù)訓(xùn)練過程分為兩個(gè)階段：在第一個(gè)階段，模型需要學(xué)習(xí)填充掩碼語言模型（Masked Language Modeling，MLM）任務(wù)，即在輸入的句子中隨機(jī)掩蓋一些單詞，然后讓模型預(yù)測這些單詞；在第二個(gè)階段，模型需要學(xué)習(xí)連續(xù)文本預(yù)測（Next Sentence Prediction，NSP）任務(wù)，即輸入一對句子，模型需要判斷它們是否是相鄰的。GPT模型的性能已經(jīng)接近或超越了一些人類專業(yè)領(lǐng)域的表現(xiàn)。

關(guān)鍵技術(shù)：單向Transformer編碼器和預(yù)訓(xùn)練微調(diào)

處理數(shù)據(jù)：適合生成連貫的文本

應(yīng)用場景：自然語言處理、文本生成、摘要等

以上是本期的技術(shù)科普內(nèi)容，歡迎一起來討論~

審核編輯 黃宇