神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是模擬計(jì)算機(jī)“大腦”中多個(gè)相互連接的細(xì)胞，這樣它就能從環(huán)境中學(xué)習(xí)，識(shí)別不同的模式，進(jìn)而做出與人類相似的決定。

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典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由數(shù)千互連的人工神經(jīng)元組成，神經(jīng)元是構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位。這些神經(jīng)元按順序堆疊在一起，以稱為層的形式形成數(shù)百萬(wàn)個(gè)連接。單位劃分如下:

• 輸入單元：用于接收外部環(huán)境的信息;
• 隱藏單元：隱藏層將所需的計(jì)算及輸出結(jié)果傳遞給輸出層;
• 輸出單元：輸出信號(hào)表明網(wǎng)絡(luò)是如何響應(yīng)最近獲得的信息。

多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是“全連接的”，也就是說(shuō)，每一個(gè)隱藏單元和輸出單元都與另一邊的所有單元相連接。每個(gè)單元之間的連接稱為“權(quán)重”，權(quán)重可正可負(fù)，這取決于它對(duì)另一個(gè)單元的影響程度。權(quán)重越大，對(duì)相關(guān)單元的影響也就越大。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，各神經(jīng)元分層排列。每個(gè)神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連。接收前一層的輸出，并輸出給下一層，各層間沒(méi)有反饋。是目前應(yīng)用最廣泛、發(fā)展最迅速的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。

下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)發(fā)展的幾大重要趨勢(shì)進(jìn)行討論：

1. 膠囊網(wǎng)絡(luò)(Capsule Networks)

膠囊網(wǎng)絡(luò)是一種新興的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其處理信息的方式類似于人腦。

膠囊網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相反，雖然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是迄今為止應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，但其未能考慮簡(jiǎn)單對(duì)象和復(fù)雜對(duì)象之間存在的關(guān)鍵空間層次結(jié)構(gòu)。這導(dǎo)致了誤分類并帶來(lái)了更高的錯(cuò)誤率。

在處理簡(jiǎn)單的識(shí)別任務(wù)時(shí)，膠囊網(wǎng)絡(luò)擁有更高的精度，更少的錯(cuò)誤數(shù)量，并且不需要大量的訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)。

2. 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Deep Reinforcement Learning, DRL)

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種形式，它的學(xué)習(xí)方式是通過(guò)觀察、行動(dòng)和獎(jiǎng)勵(lì)，與周圍環(huán)境進(jìn)行交互。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)被成功地用于游戲策略的制定，如Atari和Go。AlphaGo擊敗了人類冠軍棋手，是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)最為著名的應(yīng)用。

3. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)(Lean and augmented data learning)

到目前為止，機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)遇到的***挑戰(zhàn)是：需要大量使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)。目前有兩種應(yīng)用廣泛的技巧可以幫助解決這個(gè)問(wèn)題：

• 合成新的數(shù)據(jù)
• 遷移學(xué)習(xí)

“遷移學(xué)習(xí)”，即把從一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域?qū)W到的經(jīng)驗(yàn)遷移到另一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域，“一次學(xué)習(xí)”指遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用到極端情況下，在只有一個(gè)相關(guān)例子，甚至沒(méi)有例子的情況下學(xué)習(xí)。由此它們成為了“精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)”的學(xué)習(xí)技巧。與之相仿，當(dāng)使用模擬或內(nèi)插合成新的數(shù)據(jù)時(shí)，它有助于獲取更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因而能夠增強(qiáng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)以改進(jìn)學(xué)習(xí)。

通過(guò)運(yùn)用上述技巧，我們能夠解決更多的問(wèn)題，尤其是在歷史數(shù)據(jù)較少的情況下。

4. 監(jiān)督模型(Supervised Model)

監(jiān)督模型時(shí)一種學(xué)習(xí)形式，它根據(jù)預(yù)先標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)到或建立一個(gè)模式，并依此模式推斷新的實(shí)例。監(jiān)督模型使用一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，該算法包括一組輸入和標(biāo)記正確的輸出。

將標(biāo)記的輸入與標(biāo)記的輸出進(jìn)行比較。給定兩者之間的變化，計(jì)算一個(gè)誤差值，然后使用一個(gè)算法來(lái)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的映射關(guān)系。

5. 網(wǎng)絡(luò)記憶模型(Networks With Memory Model)

人類和機(jī)器的一個(gè)典型區(qū)別在于工作和嚴(yán)謹(jǐn)思考的能力。我們可以對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程，使其以極高的準(zhǔn)確率完成特定的任務(wù)。但是如果我們想要它在不同的環(huán)境中工作，還有需要解決很多問(wèn)題。

要想使機(jī)器適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的環(huán)境，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須能夠?qū)W習(xí)連續(xù)的任務(wù)且不產(chǎn)生“災(zāi)難性忘卻(catastrophic forgetting)”，這便需要許多方法的幫助，如：

• 長(zhǎng)期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long-Term Memory Networks)：它能夠處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列
• 彈性權(quán)重鞏固算法(Elastic Weight Consolidation, EWC)：該方法能夠選擇性地減慢對(duì)這些任務(wù)而言比較重要的權(quán)重的學(xué)習(xí)速率
• 漸進(jìn)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Progressive Neural Networks)：不會(huì)產(chǎn)生“災(zāi)難性忘卻”，它能夠從已經(jīng)學(xué)會(huì)的網(wǎng)絡(luò)中提取有用的特征，用于新的任務(wù)

6. 混合學(xué)習(xí)模式(Hybrid Learning Models)

不同類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)，在性能提升和廣泛應(yīng)用方面展現(xiàn)了了巨大的潛力。不過(guò)，深度學(xué)習(xí)模型不能像貝葉斯概率那樣為不確定性的數(shù)據(jù)場(chǎng)景建模。

混合學(xué)習(xí)模式結(jié)合了這兩種方法的優(yōu)勢(shì)，典型的混合學(xué)習(xí)模式包括貝葉斯生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Bayesian GANs)以及貝葉斯條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Conditional GANs)。

混合學(xué)習(xí)模式將商業(yè)問(wèn)題的范圍擴(kuò)大，使其能夠解決具有不確定性的深度學(xué)習(xí)問(wèn)題，從而提高模型的性能，增強(qiáng)模型的可解釋性，實(shí)現(xiàn)更加廣泛的運(yùn)用。