干货 | Deep Learning模型近年来重要进展

2018 年 4 月 11 日 深度学习世界

AI 科技评论按：本文为清华大学唐杰副教授及其学生丁铭结合其 Aminer 数据库整理出 Deep Learning 模型最近若干年的重要进展，AI 科技评论获其授权转发。

#track1 cv/tensor

1943 年出现雏形，1958 年研究认知的心理学家 Frank 发明了感知机，当时掀起一股热潮。后来 Marvin Minsky（人工智能大师）和 Seymour Papert 发现感知机的缺陷：不能处理异或回路、计算能力不足以处理大型神经网络。停滞！

1986 年，Hinton 正式地提出反向传播训练 MLP，尽管之前有人实际上这么做。

1979 年，Fukushima 提出 Neocognitron，有了卷积和池化的思想。

1998 年，以 Yann LeCun 为首的研究人员实现了一个七层的卷积神经网络 LeNet-5 以识别手写数字。

后来 SVM 兴起，这些方法没有很受重视。

2012 年，Hinton 组的 AlexNet 在 ImageNet 上以巨大优势夺冠，兴起深度学习的热潮。其实 AlexNet 是一个设计精巧的 CNN，加上 Relu、Dropout 等技巧，并且更大。

这条思路被后人发展，出现了 VGG、GooLenet 等。

2016 年，青年计算机视觉科学家何恺明在层次之间加入跳跃连接，ResNet 极大增加了网络深度，效果有很大提升。一个将这个思路继续发展下去的是去年 CVPR Best Paper DenseNet。

CV 领域的特定任务出现了各种各样的模型（Mask-RCNN 等），这里不一一介绍。

2017 年，Hinton 认为反省传播和传统神经网络有缺陷，提出 Capsule Net。但是目前在 CIFAR 等数据集上效果一半，这个思路还需要继续验证和发展。

#track2 生成模型

传统的生成模型是要预测联合概率分布P(x,y)。

rbm 这个模型其实是一个基于能量的模型，1986 年的时候就有，他在 2006 年的时候重新拿出来作为一个生成模型，并且将其堆叠成为 Deep Belief Network，使用逐层贪婪或者 Wake-Sleep 的方法训练，不过这个模型效果也一般现在已经没什么人提了。但是从此开始 Hinton 等人开始使用深度学习重新包装神经网络。

Auto-Encoder 也是上个世纪 80 年代 Hinton 就提出的模型，此时由于计算能力的进步也重新登上舞台。Bengio 等人又搞了 Denoise Auto-Encoder。

Max Welling 等人使用神经网络训练一个有一层隐变量的图模型，由于使用了变分推断，并且最后长得跟 Auto-Encoder 有点像，被称为 Variational Auto-Encoder。此模型中可以通过隐变量的分布采样，经过后面的 decoder 网络直接生成样本。

GAN 是 2014 年提出的非常火的模型，他是一个隐的生成模型，通过一个判别器和生成器的对抗训练，直接使用神经网络 G 隐式建模样本整体的概率分布，每次运行相当于从分布中采样。

DCGAN 是一个相当好的卷积神经网络实现，WGAN 是通过维尔斯特拉斯距离替换原来的 JS 散度来度量分布之间的相似性的工作，使得训练稳定。PGGAN 逐层增大网络，生成机器逼真的人脸。

#track3 sequence learning

1982 年出现的 Hopfield Network 有了递归网络的思想。1997 年 Jürgen Schmidhuber 发明 LSTM，并做了一系列的工作。但是更有影响力的是 2013 年还是 Hinton 组使用 RNN 做的语音识别工作，比传统方法高出一大截。

文本方面 Bengio 在 SVM 最火的时期提出了一种基于神经网络的语言模型，后来 Google 提出的 Word2vec 也有一些反向传播的思想。在机器翻译等任务上逐渐出现了以 RNN 为基础的 Seq2seq 模型，通过一个 encoder 把一句话的语义信息压成向量再通过 decoder 输出，当然更多的要和 Attention 的方法结合。

后来前几年大家发现使用以字符为单位的 CNN 模型在很多语言任务也有不俗的表现，而且时空消耗更少。Self-attention 实际上就是采取一种结构去同时考虑同一序列局部和全局的信息，Google 有一篇耸人听闻的 Attention is All You Need 的文章。

#track4 deep reinforcement learning

这个领域最出名的是 DeepMind，这里列出的 David Silver 是一直研究 RL 的高管。

Q-Learning 是很有名的传统 RL 算法，Deep Q-Learning 将原来的 Q 值表用神经网络代替，做了一个打砖块的任务很有名。后来有测试很多游戏，发在 Nature。这个思路有一些进展 Double Dueling，主要是 Q-Learning 的权重更新时序上。

DeepMind 的其他工作 DDPG、A3C 也非常有名，他们是基于 policy gradient 和神经网络结合的变种（但是我实在是没时间去研究）

一个应用是 AlphaGo大家都知道，里面其实用了 RL 的方法也有传统的蒙特卡洛搜索技巧。Alpha Zero 是他们搞了一个用 AlphaGo 框架打其他棋类游戏的游戏，吊打。