機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的介紹概述在過(guò)去的幾年里，智能算法[15]一直是研究的熱點(diǎn)課題。包括機(jī)器學(xué)習(xí)[16]、深度學(xué)習(xí)[17]在內(nèi)都涌現(xiàn)出了很多新的算法模型，出現(xiàn)在不計(jì)其數(shù)的科研論文里。智能算法的定義如下：努力將人類(lèi)完成的智力任務(wù)自動(dòng)化。因此，智能算法是一個(gè)綜合性的領(lǐng)域，不僅包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，也包括其它不涉及學(xué)習(xí)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系如下圖1-1所示。機(jī)器學(xué)習(xí)只是智能算法的一個(gè)分支，而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。圖1-1智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)智能算法誕生于20世紀(jì)50年代，早期的智能算法僅包含程序員編寫(xiě)的硬編碼規(guī)則，并不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)，這一方法被稱(chēng)為符號(hào)主義人工智能[18]，流行于20世紀(jì)50年代至80年代末。雖然符號(hào)化的智能算法能解決定義明確的問(wèn)題如下棋等，但它不適用于解決更復(fù)雜、模糊的問(wèn)題比如語(yǔ)音識(shí)別、模型分類(lèi)等領(lǐng)域，于是出現(xiàn)了一種新的方法叫做機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在20世紀(jì)90年代開(kāi)始蓬勃發(fā)展迅速成為智能算法中最受歡迎的領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是訓(xùn)練出來(lái)的，而不是用程序編寫(xiě)出來(lái)的。將計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并形成規(guī)則的過(guò)程就稱(chēng)作機(jī)器學(xué)習(xí)。具體思想為：用數(shù)據(jù)點(diǎn)的形式向計(jì)算機(jī)提供知識(shí)，數(shù)據(jù)點(diǎn)的屬性就是特征，將特征數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，就能讓計(jì)算機(jī)通過(guò)學(xué)習(xí)到的規(guī)則實(shí)現(xiàn)某種功能。通俗的說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行決策的一種智能算法，將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有意義的輸出。圖1-2機(jī)器學(xué)習(xí):一種新的編程方式機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程分為以下幾個(gè)部分：定義問(wèn)題、采集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分割：將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換或預(yù)處理作為特征數(shù)據(jù)，并分割為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，使用驗(yàn)證集來(lái)評(píng)估模型，一旦找到了最佳參數(shù)就可以通過(guò)測(cè)試集來(lái)使用模型進(jìn)行測(cè)試。見(jiàn)圖1-3。圖1-3數(shù)據(jù)分割算法選擇：算法選擇依賴(lài)于解決具體問(wèn)題需要，包括分類(lèi)、回歸。分類(lèi)算法包括：決策樹(shù)(DecisionTree，DT）[19]、支持向量機(jī)（SupportVectorMachine,SVM）[20]、聚類(lèi)算法(ClusteringAlgorithm,CA)[21]等?；貧w算法包括：主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)[22]、線性回歸、核回歸等，也有既能解決分類(lèi)又能解決回歸的模型：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[23]。算法訓(xùn)練：在訓(xùn)練集上訓(xùn)練，大多數(shù)算法的權(quán)值在訓(xùn)練開(kāi)始都是隨機(jī)分配的，并在每次迭代中加以改進(jìn)。算法訓(xùn)練過(guò)程中，在訓(xùn)練集數(shù)據(jù)上多次運(yùn)行以產(chǎn)生結(jié)果，最后生成模型。模型使用：使用測(cè)試集數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)結(jié)果，并完成模型評(píng)估。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，任何模型想要獲得滿意的結(jié)果都需要良好的數(shù)據(jù)特征為基礎(chǔ)。特征對(duì)于提高模型的預(yù)測(cè)能力非常重要。由于特征可能會(huì)存在許多問(wèn)題，比如缺失值、離群值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等，絕大多數(shù)情況下不能獲取到理想的特征數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練模型之前，必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、變換并找到正確的特征集。特征提取是通過(guò)現(xiàn)有特征集進(jìn)行一些變換來(lái)選擇新特征以除去冗余的過(guò)程。在原始數(shù)據(jù)中可能會(huì)存在很多的特征。進(jìn)行特征提取的優(yōu)點(diǎn)在于減少了訓(xùn)練維數(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠適應(yīng)各種數(shù)據(jù)量，特別是數(shù)據(jù)量比較小的場(chǎng)合，但對(duì)于大數(shù)據(jù)就效果不突出，并且近年來(lái)隨著硬件的提升、數(shù)據(jù)規(guī)模的急速增長(zhǎng)、算法的不斷改進(jìn)，深度學(xué)習(xí)被提出。深度學(xué)習(xí)在2006年首次提出，在過(guò)去的十年里大放異彩，隨著matlab中DeepLearningToolbox框架的不斷完善、python語(yǔ)言中Theano和Tensorflow框架的開(kāi)發(fā)也使得深度學(xué)習(xí)的大眾化。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支領(lǐng)域，它是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示的一種新方法，強(qiáng)調(diào)從連續(xù)的層中進(jìn)行學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)中“深度”指的是一系列連續(xù)的表示層，模型中層的個(gè)數(shù)被稱(chēng)作模型的深度。深度學(xué)習(xí)的核心技巧是使用優(yōu)化器微調(diào)預(yù)測(cè)值與真實(shí)目標(biāo)值的誤差，從而調(diào)整權(quán)值，以降低當(dāng)前示例對(duì)應(yīng)的損失值，實(shí)現(xiàn)反向傳播算法。見(jiàn)圖1-4。圖1-4中的優(yōu)化器可以控制超參數(shù)例如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、批處理大小、訓(xùn)練算法、隱含層單元數(shù)、動(dòng)量、正則化項(xiàng)，這些超參數(shù)控制了權(quán)值。對(duì)于深度學(xué)習(xí)，是不需要特征工程的，因?yàn)樯疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從原始數(shù)據(jù)自動(dòng)地提取特征，并且深度學(xué)習(xí)模型自主學(xué)習(xí)特征的能力依賴(lài)于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如果只有少量的樣本，學(xué)習(xí)特征的能力就會(huì)不足，導(dǎo)致模型不能正常使用。這個(gè)和機(jī)器學(xué)習(xí)截然相反，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)樣本的數(shù)目不宜過(guò)多，否則會(huì)造成大量的特征數(shù)據(jù)計(jì)算的時(shí)間和內(nèi)存，從而訓(xùn)練模型變得緩慢。所以說(shuō)，數(shù)據(jù)規(guī)模的急速增長(zhǎng)的同時(shí)，也促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。圖1-4深度學(xué)習(xí)工作原理深度學(xué)習(xí)相比較機(jī)器學(xué)習(xí)在很多問(wèn)題上都表現(xiàn)出更好的性能。它增加了模型的深度，還將特征提取完全自動(dòng)化，不需要人工手動(dòng)選擇特征指標(biāo)來(lái)提取特征。利用深度學(xué)習(xí)可以一次性學(xué)習(xí)完所有的特征，這極大的簡(jiǎn)化了機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程，將一個(gè)復(fù)雜的多階段的流程變成一個(gè)簡(jiǎn)單的、端到端的深度學(xué)習(xí)模型。深度學(xué)習(xí)的突破在于模型可以在同時(shí)間共同學(xué)習(xí)所有表示層，而不是逐層依次學(xué)習(xí)，一旦內(nèi)部特征被修改，所有依賴(lài)于這個(gè)特征的其它特征都會(huì)自動(dòng)調(diào)節(jié)適應(yīng)，不需要人工干預(yù)，一切都由單一反饋信號(hào)來(lái)監(jiān)督。這比機(jī)器學(xué)習(xí)淺層模型更加強(qiáng)大，因?yàn)樗梢酝ㄟ^(guò)將復(fù)雜、抽象的表達(dá)拆解成很多個(gè)中間層來(lái)學(xué)習(xí)這些表達(dá)，每個(gè)中間層僅僅是前一個(gè)空間的簡(jiǎn)單變換。常用的深度學(xué)習(xí)算法模型有深度信念網(wǎng)絡(luò)(DeepBe