关于深度学习的研究综述

来源作者：曹阳

多伦多大学的神经网络专家Geoffrey Hinton[2]等人于2006年最先提出的是深度学习的概念，在随后的时间里开启了研究与应用的大幕。近年来这一技术引起了学术界的高度关注，并带来了诸多创新成果。其中最引人注目的是香港中文大学多媒体实验室在LFW（大规模人脸识别竞赛）中击败了FaceBook[3]而夺得了世界冠军头衔；与此同时李飞飞及其斯坦福计算机视觉实验室[4]则成功开发了一种基于深度学习的新方法用于实现语义分割；Tomas Mikolov[5]等人提出的word2vector模型则解决了传统词袋模型难以捕捉语法信息的问题；而在语音识别领域也取得了显著的进步。

根据上述分析结果表明, 研究与应用的主要方向聚焦于图像识别、语音处理以及文本分析三大核心领域, 并结合人工智能技术等相关算法形成了涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个重要研究热点的理论体系

1. 计算机视觉

计算机视觉基于图像（视频）作为输入的数据进行研究，并旨在通过描述环境来实现对现实世界的理解和感知能力。该学科系统地探究如何组织图像信息以及识别物体与场景，并最终揭示事件的本质。

1.1 重点研究单位

将深度学习应用于计算机视觉的成功主要得益于数据积累和计算能力的进步。目前研究者关注的是计算机视觉领域中最具代表性的三大国际会议：ICCV、ECCV和CVPR。从近年来这些会议上发表的论文可以看出当前正在使用深度学习来替代传统的计算机视觉方法。

此外，在多个国内外知名高校内部设立的重点团队中也设有多个计算机视觉方面的重点研究单位

显然，在实现计算机视觉技术的实际应用中扮演重要角色的是商业推广的作用。微软作为行业领军者之一专注于推动人工智能领域的关键"深度学习"技术创新并且积极构建适用于这一领域的行业解决方案。此外谷歌以及商汤科技等企业也在这一领域持续努力探索新的技术和应用场景从而吸引了众多当前具有重要影响力的深度学习与计算机视觉科学家加入他们的研发团队共同推动这一前沿领域的进步

1.2 重要人员

李飞 behaving as a prominent academic leader at Stanford University, she holds the position of讲座教授 in the Artificial Intelligence Laboratory and is also the head of the Google Cloud AI Center. She led her team to establish the well-known ImageNet project, which is a cornerstone in computer vision. This initiative, along with the vast amounts of data it provides, has significantly propelled advancements in both computer vision and deep learning technologies.

卡内基-梅隆大学（Carnegie Mellon University）、多伦多大学（University of Toronto）、伦敦大学学院（University of College London）的研究人员Xin Shu (Shumian Xin) 和 Sotiris Nousias 合作发表的论文《基于费马路径的非视线形状重构理论研究》荣获CVPR 2019最佳论文奖。该研究在非视线重建领域取得了重要突破，并特别地，在赋予智能体识别拐角的能力方面具有显著优势

1.3 重要成果与研究趋势

针对图像中的目标检测问题，在目标检测领域有显著贡献的方法主要包括SSD方法（由Liu[8]等学者提出）、YOLO方法（由Redmon[9,10]等学者提出）以及Dai[11]的研究团队提出的R-FCN算法）。这些方法在物体检测领域具有较高的应用价值。当前的研究重点正在转向更加高效和快速的目标检测系统。图中展示了近年来一些先进的目标检测算法实例。

图2-1 2013年11月至2019年10月标检测算法总览

针对此类图像分割等问题起源于2015年的研究计划中，在该领域持续深入探索DeepMask技术的发展方向。在2016年的时候,Fair团队开发出了一个新的工具,叫做SharpMask.他们通过优化传统的"mask"技术,解决了细节丢失的问题,从而提升了语义分割的准确性。随后, Khoreva团队借鉴了Deeplab的一些早期工作,提出了弱监督学习的方法,这种方法能够达到完全监督学习的效果

计算机视觉领域不仅并非仅限于增强机器类比推理能力。此外，在诸多新兴应用场景中都能见到神经网络及其强大的可变性和其他机器学习技术的身影。包括但不限于超分辨率重建、风格迁移与色彩恢复等技术。其中RAISR[15]以及基于生成对抗网络的方法表现尤为突出，在图像超分辨率重建方面取得了显著成效。

此外，旨在探索人体部位方向及构型的人体姿态估计[16][17][18]、用于三维空间重构的SLAM[19]方法等皆为近年来计算机视觉深度学习研究领域的热点问题。

从当前的研究进展来看，在图像信息组织与识别方面已取得显著成果的同时，在事件解释与三维世界的认知层面仍显不足。为实现将这些三维表示及其相关知识有效传递给人工智能系统这一目标，在计算机视觉领域正成为新的研究热点

2. 自然语言处理

作为跨学科的研究领域，在计算机科学、人工智能以及语言学中都占据着重要地位的自然语言处理（NLP），其核心目标在于探索实现人机有效交流所需的各种理论基础与技术手段。

2.1 重点研究单位

微软亚洲研究院、谷歌（Google）、Facebook、百度以及中国科学技术大学讯飞实验室等企业均在机器翻译和语音识别等自然语言处理领域做出了重要贡献。此外，在这一领域还汇聚了多所高校的研究团队，例如斯坦福大学自然语言处理研究小组、哈尔滨工业大学智能技术与自然语言处理研究中心以及清华大学智能技术与系统国家重点实验室下的信息检索课题组等。同时，在该领域拥有ACL/EMNLP/NAACL三大顶级会议。

2.2 重要人员

刘群教授是中国科学院自然语言处理研究所所长，并担任都柏林大学人工智能研究中心主任及该项目负责人。他的主要研究领域集中在中文自然语言处理技术的研发与应用上，并致力于推动相关技术在智能交互系统中的集成与优化。具体而言，他的研究工作涵盖了词法分析理论、句法结构建模、语义信息提取等多个关键环节，在统计语言模型构建与优化方面取得了显著成果。他主持并完成了国家863计划中的多项重点研发项目，并在国际学术界产生了广泛影响

新加坡国立大学语言处理与信息检索领域的专家黄伟道教授，在核心分辨率、语义处理以及语义语料库开发方面具有深厚的理论基础与实践经验，在ACL2005程序委员会担任主席期间为学界做出了重要贡献，并发表学术论文数量超过百篇，在计算机科学领域产生了广泛影响

Christopher D.Manning是一位斯坦福大学计算机科学与语言学领域的杰出教授，在人工智能和自然语言技术方面有着深厚的造诣

2.3 重要成果

自2008年以来，在图像识别与语音识别领域的突破性进展推动了研究人员逐步将深度学习引入自然语言处理领域。从最初的词向量方法发展至2013年提出的word2vec技术[4]以来，深度学习与自然语言处理的结合已经达到了新的高度，并已在机器翻译、问答系统以及阅读理解等多个领域取得了初步成效。基于神经网络的序列模型中已有RNN[20]已经成为这一领域的主流方法之一[5]，随后发展出了GRU[21]与LSTM[22]等新模型，在神经网络的发展史上掀起了一轮又一轮的技术革新浪潮。

在自然语言处理领域中，知识图谱被视为一种关键的技术手段。它主要用以表达与描述客观世界中的概念、实体、事件等之间的相互关联关系。Tim Berners Lee[23]所提出的语义网以及关联数据均可被视为构成知识图谱发展的基础

图2-1 知识图谱示意图

2012年5月某日，《Google知识图谱》正式发布。该系统不仅为搜索引擎提供了新的功能支持，并将其应用于搜索引擎领域以提升其检索性能。通过这一创新应用，在提升用户体验与检索效果的同时，在互联网语义搜索领域实现了大规模知识图谱技术的成功导入。

自然语言处理领域中机器翻译是最为人所知的应用之一。通常会将机器翻译集成到某个应用中作为其组成部分，在跨语言的信息传递方面发挥重要作用。例如，在搜索引擎、即时通讯工具以及在线服务等领域均可见其身影。
IBM早在2009年9月就推出了ViaVoiceTranslator这一智能语音翻译软件产品；随后于2011年随着语音识别技术的发展以及机器翻译技术和DNN技术的进步，并受到经济全球化需求的推动下，在这一领域持续发力并取得了显著成果。
与此同时，在移动互联网时代背景下，
Google于2011年1月在其Android操作系统版本中首次引入了增强版智能翻译服务；
微软则于2014年12月宣布即将推出基于实时互动机制的功能完善版本，
并承诺支持英语与西班牙语等多种语言之间的即时对话，
进一步巩固了其在自然语言处理领域的领先地位。

2.4 趋势方向

在深度学习时代背景下，神经网络技术展现出强大的发展潜力，并已在多个领域展现出显著的应用前景，在自然语言处理领域取得了一系列显著进展。其在情感分析、智能问答以及机器翻译等方面均呈现出快速发展的态势。其中图1展示了AMiner系统计算出的当前自然语言处理领域的国内研究热点分布情况。

图2-2 自然语言处理近期热点图

图2-3 自然语言处理全球热点图

在1994至2017年间对自然语言处理领域的相关论文进行了系统性挖掘后发现，在过去二十年间该领域的核心关注点主要集中在以下几个关键方向上：计算机领域的核心概念如计算机语言与深度学习模型之间的关系；涉及人类认知机制的情感分析技术；以及机器智能在翻译与理解方面的应用；同时也不容忽视的技术难点包括语义消歧与信息提取能力；此外还涵盖了从知识库构建到复杂文本分析的多个维度。为了更深入地了解这一领域的研究动态和发展趋势本研究将重点考察基于历史研究积累的数据基础来进行系统性分析与预测

当前，在自然语言处理领域中，深度学习的应用已经取得了显著的进展。然而，在这一过程中仍然存在许多仅满足基本需求的问题, 如问答系统、对话系统以及对话翻译等。如何充分利用海量数据已成为推动自然语言处理技术发展的核心要素之一。

3. 结论

与浅学习相比而言，在诸多优势方面来说，在处理复杂目标函数能力上存在明显的局限性；而在仿生学层面而言，在表征功能上是对人脑功能的最佳复制；相比之下，在输入数据处理机制上则是分层递进的设计理念

尽管在某些方面存在局限性, 深度学习依然展现出显著的应用潜力