《Spark机器学习进阶实战》——1.2.2 深度学习

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华章计算机 发表于 2019/05/30 23:46:33 2019/05/30
【摘要】 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第1章,第1.2.2节,作者是马海平、于俊、吕昕、向海。

1.2.2 深度学习

深度学习又称为深度神经网络(指层数超过3层的神经网络),是建立深层结构模型的学习方法。深度学习作为机器学习研究中的一个新兴领域,由Hinton等人于2006年提出。深度学习源于多层神经网络,其实质是给出了一种将特征表示和学习合二为一的方式。深度学习的特点是放弃了可解释性,单纯追求学习的有效性。经过多年的摸索尝试和研究,已经产生了诸多深度神经网络的模型,包括深度置信网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络等。其中卷积神经网络、循环神经网络是两类典型的模型。卷积神经网络常应用于空间性分布数据;循环神经网络在神经网络中引入了记忆和反馈,常应用于时间性分布数据。

深度学习框架一般包含主流的神经网络算法模型,提供稳定的深度学习API,支持训练模型在服务器和GPU、TPU间的分布式学习,部分框架还具备在包括移动设备、云平台在内的多种平台上运行的移植能力,从而为深度学习算法带来了前所未有的运行速度和实用性。

目前主流的开源算法框架有TensorFlow、Caffe/Caffe2、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Torch/PyTorch、Theano等。

深度学习是机器学习研究中的一个分支领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。从技术上来看,深度学习就是“很多层”的神经网络,神经网络实质上是多层函数嵌套形成的数据模型。

伴随着云计算、大数据时代的到来,计算能力的大幅提升,深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域都取得了较大的成功。


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