机器学习主要包括：无监督学习[1]、监督学习[2]和半监督学习[3]。以有监督学习方法为例，机器学习是在预先定义好的可能性空间中，通过反馈信号的指导找到输入数据之间的有用表示，但往往层与层之间是不连续的。而，深度学习方法可以在连续的层中进行有效学习，通过连续的过滤，得到越来越有意义的数据表示，对结果的影响就会越高。基于深度学习的方法在语音识别、语音合成、自然语言处理、图像分类等多个领域均取得了较好发展。

深度学习[4]方法已经成为人工智能的热潮，一方面，深度学习可以在海量数据中学习到一种非线性的网络结构，可以从数据集中得到特征之间的相关性。另一方面可以在不同数据之间学习到统一的数据表征，从而可以有效提升数据模型的性能。深度学习的方法已经成为当下各行各业最热门的研究之一。

1 深度学习方法的发展阶段

（1）1982年，Hopfield神经网络被物理学家约翰霍普菲尔德所发明，该网络是结合了存储系统和二元系统，是一种循环神经网络。是用来模拟人类的记忆，通过激活函数的不同，输出连续性和离散型，分别用于优化计算和联想记忆。

（2）1986年，杰佛里辛顿提出了一种多层感知机反向传播算法，即：BP神经网络算法，该算法在神经网络正向传播的基础上，增加了误差的反向传播过程P。该算法解决了非线性的分类问题，引发了人类的广泛关注。

（3）2006年，鲁斯兰萨拉赫丁诺夫正式提出了深度学习的概念，在《Science》上发表的一篇文章中详细解释了“梯度消失”的问题，通过无监督学习的方法进行逐层训练。

（4）2012年，在ImageNet图像识别大赛中，AlexNet一举多得当年的图像识别冠军，采用ReLU激活函数，在很大程度上解决了梯度消失的问题。

（5）2017年，AlphaGo横空出世，采用的是一种深度强化学习技术，这一年，是深度学技术发展最为迅速的一年。随着深度学习技术和互联网技术的不断发展，深度学习方法已经在互联网金融、医学医疗、无人驾驶等多个领域都取得了迅猛进展。

2 目前常见的深度学习模型

2.1 卷积神经网络

卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）[5]是一种多层神经网络，主要由卷积层、池化层、全连接层等组成。CNN可以将低层次的数据特征转化为更高层次的精细特征，卷积层和池化层通过配合的方式，从而可以组合成多个卷积组，逐层对数据进行特征的提取，最后通过若干个全连接层，从而完成数据分类。卷积层是通过局部感受野而设计的，池化层的目的是降低数据的维度。卷积网络通过一系列方法，将庞大的数据图像识别问题进行不断降低维度，最后使得模型可以进行训练。CNN非常适合处理图像数据，对图像的平移、缩放、倾斜等变形都有高度不变性。经典的Alexnet网络结构如图1所示。

图1 AlexNet网络结构图

2.2 生成式对抗网络

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）[6]由生成器网络和判别器网络组成，生成器可以捕捉真实数据样本的潜在分布，并且可以生成新的样本；判别器是一个二分类器，它可以判别输入的是真实样本，或者是生成器生成的样本，其中，生成器和判别器是一个极大极小的博弈过程，优化的目标是达到纳什平衡。训练的时候，两者可以相互竞争、相互提升。生成式对抗网络结构图如图2所示。

图2 GAN网络结构图

2.3 循环神经网络

循环神经网络（Recurrent Neural Networks,RNN）[7]是一种处理序列数据的神经网络，和其他神经网络不同的是，RNN更擅长处理序列之间的信息，即认准了输入前后之间的关系。经典的RNN变形网络有长短期记忆神经网络和门控递归单元。典型的循环神经网络变体有长短记忆网络和门控单元。

3 常见的深度学习方法应用

3.1 图像识别

图像识别是计算机视觉领域中最基本的应用之一。通过对图像进行分类，可以知晓模型对图像信息特征提取的能力，常见的优秀图像分类模型有：VGGNet、GoogleNet和ResNet等。

3.2 图像翻译

图像翻译指的是通过一幅图像到另一幅图像的转换。通过图像转换可以实现在给定输入图像的情况下，每个输出像素之间都是相互独立的。常见的图像翻译模型有：pix2pix,pix2pixHD,vid2vid等。Pix2pix原理图如图3所示。

图3 pix2pix原理图