连载：（深度学习）学习笔记整理系列之（八）

十、总结与展望

1）Deep learning总结

      深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在（隐含）分布的多层（复杂）表达的算法。换句话来说，深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征。高层次特征，一是指该特征可以分级（层次）地依赖其他特征，例如：对于机器视觉，深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达，例如边缘检测器，小波滤波器等，然后在这些低层次表达的基础上再建立表达，例如这些低层次表达的线性或者非线性组合，然后重复这个过程，最后得到一个高层次的表达。

      Deep learning能够得到更好地表示数据的feature，同时由于模型的层次、参数很多，capacity足够，因此，模型有能力表示大规模数据，所以对于图像、语音这种特征不明显（需要手工设计且很多没有直观物理含义）的问题，能够在大规模训练数据上取得更好的效果。此外，从模式识别特征和分类器的角度，deep learning框架将feature和分类器结合到一个框架中，用数据去学习feature，在使用中减少了手工设计feature的巨大工作量（这是目前工业界工程师付出努力最多的方面），因此，不仅仅效果可以更好，而且，使用起来也有很多方便之处，因此，是十分值得关注的一套框架，每个做ML的人都应该关注了解一下。

      当然，deep learning本身也不是完美的，也不是解决世间任何ML问题的利器，不应该被放大到一个无所不能的程度。

2）Deep learning未来

      深度学习目前仍有大量工作需要研究。目前的关注点还是从机器学习的领域借鉴一些可以在深度学习使用的方法，特别是降维领域。例如：目前一个工作就是稀疏编码，通过压缩感知理论对高维数据进行降维，使得非常少的元素的向量就可以精确的代表原来的高维信号。另一个例子就是半监督流行学习，通过测量训练样本的相似性，将高维数据的这种相似性投影到低维空间。另外一个比较鼓舞人心的方向就是evolutionary programming approaches（遗传编程方法），它可以通过最小化工程能量去进行概念性自适应学习和改变核心架构。

Deep learning还有很多核心的问题需要解决：

（1）对于一个特定的框架，对于多少维的输入它可以表现得较优（如果是图像，可能是上百万维）？

（2）对捕捉短时或者长时间的时间依赖，哪种架构才是有效的？

（3）如何对于一个给定的深度学习架构，融合多种感知的信息？

（4）有什么正确的机理可以去增强一个给定的深度学习架构，以改进其鲁棒性和对扭曲和数据丢失的不变性？

（5）模型方面是否有其他更为有效且有理论依据的深度模型学习算法？

      探索新的特征提取模型是值得深入研究的内容。此外有效的可并行训练算法也是值得研究的一个方向。当前基于最小批处理的随机梯度优化算法很难在多计算机中进行并行训练。通常办法是利用图形处理单元加速学习过程。然而单个机器GPU对大规模数据识别或相似任务数据集并不适用。在深度学习应用拓展方面，如何合理充分利用深度学习在增强传统学习算法的性能仍是目前各领域的研究重点。