第 1 章深度学习简介 on 《从零学AI指南手册》

1.1 深度学习的发展阶段

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

第 1 章深度学习简介#

深度学习的进展是多个领域早期贡献的结果。在深度学习领域的演进中，数学、神经科学、计算机科学和统计学等学科的早期研究发挥了至关重要的作用，为深度学习的理论、方法和应用奠定了坚实的基础。在这一进程中，一些关键人物在这些学科的交叉领域中发挥了重要作用，他们的合作努力极大地推动了深度学习领域的发展和应用。与此同时，随着诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的涌现，为深度学习的推动提供了更加强大的工具和推进动力。在本章内容中，将首先从上世纪80年代开始，来梳理深度学习的发展脉络，包括各个重要技术的出现以及深度学习发展的兴衰沉浮等；然后，将对深度学习发展中有突出贡献的人物进行一个简单的介绍，并同时梳理常见的几种深度学习框架；最后，对本书的体系结构及相关资源的获取进行了介绍。由于深度学的发展涉及到方法面面，因此本章节内容将主要对与本书相关的部分进行介绍。

1.1 深度学习的发展阶段#

深度学习的概念可以追溯到20世纪80年代，但其真正的兴起和广泛应用要迟至近年。在1980年代，研究人员开始尝试使用多层神经网络来解决复杂的问题，但由于当时计算资源有限、训练困难等问题，深度学习并没有得到广泛的认可和成功。但作为深度学习领域的基础，人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域的早理论发展则可追溯至20世纪40年代至50年代末，它也标志着现代计算机科学技术的兴起。

在这一时期，人工智能的萌芽主要集中在解决特定的问题、理解自然语言和基于规则的专家系统。随后，多层感知机的出现激发了深度学习的早期兴趣并奠定了神经网络的基础；进一步，反向传播算法的成功应用成为神经网络研究的重大突破，这一算法在1980年代中期被重新发现和完善，极大地推进了神经网络的训练效率和实用性。紧接着，卷积神经网络的发展，特别是在1990年代的应用和改进，为图像识别和处理带来了革命性的进步。与此同时，循环神经网络的发展为序列数据处理，如语音识别和时间序列分析提供了有效工具。整个人工智能领域所涵盖的研究领域及之间的简单从属关系如图1-1所示。

图 1-1 人工智能领域关系划分图

最后，在自然语言处理领域中，AI的发展与应用通过诸如基于变换器的双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT）和生成式预训练变换器（Generative Pretraining Transformer, GPT）等先进模型显著提升了机器翻译、文本生成和语言理解的能力。总体而言，这些发展共同构筑了当代AI领域的基础，推动了技术的不断进步和应用的广泛扩展。

1.1.1 早期理论的发展#

人工智能领域的早期理论发展始于20世纪40至50年代，数学和计算机科学领域取得的关键进展极大地推动了该领域的进程。在此期间，如艾伦·图灵（Alan Turing）、约翰·麦卡锡（John McCarthy）等学者，通过提出革命性的理论概念和计算模型确立了该领域的基本理论框架。同时，约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）关于计算机设计的原理和克劳德·香农（Claude Shannon）的信息理论等，为AI技术的演进也提供了关键性支持。这一时期的理论探索与实际应用的交融，为人工智能领域的持续发展奠定了坚实的基础。

1936年，有着人工智能之父之称的图灵在其论文《可计算数与决策问题的应用》[1]中首次提出了图灵机（Turing Machine）这一概念。在这篇论文中图灵介绍了图灵机这种抽象的理论机器模型，它定义了一个算法是否可计算也就是确定一个问题是否有解。图灵通过其模型展示了特定问题的不可计算性，亦即，不存在能够解决这些问题的算法 [2]。此一重要发现深刻地揭示了计算机能力的边界与局限，对计算机程序设计及人工智能的发展产生了根本性的影响。因此这篇论文也被称为是计算机科学和人工智能领域的里程碑之作，奠定了现代计算机科学的理论基础。

1943年，沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch ）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts）提出了一种简化的神经网络模型麦卡洛克-皮茨（McCulloch-Pitts ）[3]。该模型基于对生物神经网络的抽象化理解将神经元简化为一种逻辑门（Logic Gates），并且他们认为神经元是一系列具有开和关两种状态的阈值控制单元（Threshold Control Unit），可以通过连接各个神经元建立一个逻辑环路来进行逻辑推导。神经元在进行信号传递时通过计算各个输入值的权重和并同阈值进行比较，只要总和达到了阈电位（Threshold Potential），不论超过了多少都能引起一系列离子通道的开放和关闭，从而形成离子的流动改变跨膜电位 [4]，如图1-2所示。

图 1-2 离子的流动改变跨膜电位

离子流动改变跨膜电位这一过程就可以简单地看作是神经网络的工作原理，同时这也是将神经网络与数学逻辑结合起来的第一次尝试。沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨同时也证明了这种简化的神经网络模型能够计算每个可被数学逻辑表达的函数 [5]。这一发现对于理解大脑如何处理信息，以及如何在计算机上模拟这一过程具有重要意义，也对后来的人工神经网络理论产生了深远影响。如图1-3所示便是早期ENIAC的主控制面板。

图 1-3 程序员贝蒂·让·詹宁斯（左）和弗兰·比拉斯（右）操作位于穆尔电气工程学院的ENIAC主控制面板

1945年，在美国宾夕法尼亚大学的约翰·莫奇利（John Mauchly）和约翰·皮斯普·埃克特（J. Presper Eckert）等人的主持下完成了世界上第一台电子计算机（Electronic Numerical Integrator And Computer, ENIAC）设计与建造 [6]。ENIAC是世界上第一台通用计算机，它是图灵完全的电子计算机能够重新编程解决各种计算问题，它的诞生也标志着信息时代的开端为后来的计算机科学和人工智能研究奠定了技术基础。1948年，香农发表了《通信的数学理论》奠定了信息论的基础 [7]。香农通过引入了熵的概念来量化信息中的不确定性，特别是在决策树、信息检索、模式识别等领域中具有重要应用。信息论对理解和建模通信过程中的信息处理非常关键，同样对人工智能的发展产生了深远影响。

总体而言，人工智能早期理论的发展奠定了现代人工智能研究的基础，涉及计算机科学、逻辑学、神经科学和心理学等多个领域。这一时期的研究不仅推动了技术的进步，也引发了关于智能、意识和人机关系等哲学和伦理讨论。

1.1.2 人工智能的萌芽#

1950到1970年代标志着人工智能作为一个独立学科的诞生和初步发展。在这个时期，一系列理论突破和实验性尝试为人工智能的未来发展奠定了基础。1950年，图灵也在他的论文《计算机器与智能》中首次提出了图灵测试（Turing Test）[8]，关于图灵测可以参见9.1节内容。论文开篇即提出一个引人深思的问题：机器能否思考？。通过图灵测试我们可以评估机器是否能够展现出与人类相似的智能。尽管这个测试在当时来看有诸多批评，但是它在思考机器智能的性质和界限方面开辟了新的思路。同时，随着第一台电子计算机的问世专家系统（Expert System）也在这一时期开始兴起。

1.2 深度学习中的关键人物

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1.2 深度学习中的关键人物#

在1.1节内容中我们详细介绍了深度学习的发展历史，从早期理论到萌芽阶段，到反向传播算法、卷积神经网络以及循环神经网络的兴衰发展，再到深度学习技术在自然语言处理领域的发展与应用等。在深度学习发展过程中，有许多关键人物对其演变和推动起到了重要作用。他们的贡献不仅推动了深度学习理论的发展，也促进了其在实际应用中的应用和普及。在本节内容中，将会对整个深度学习发展过程中的一些关键人物做一个简单的介绍。

1. 艾伦·图灵

艾伦·图灵（Alan Turing /ˈælən ˈtjʊərɪŋ/），1912年6月23日——1954年6月7日，出生于英国伦敦 [1]。图灵是英国著名的计算机科学家、数学家、逻辑学家、密码分析学家和理论生物学家，他被誉为计算机科学与人工智能之父。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，例如他在《计算机器和智能》的论文中提问：机器会思考吗？，作为一种用于判定机器是否具有智能的测试方法，即图灵测试（Turing Test）。此外，图灵提出著名的图灵机模型（Turing Machine）也为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。

艾伦·图灵于1912年6月23日出生于英国伦敦，他在很小的时候就表现出惊人的天赋，后来也越发明显。1926年13岁的图灵考入了在多塞特郡的舍伯恩学校，不过天生对科学的喜好并没有给他在多塞特郡的老师留下好印象。虽然如此，图灵继续在他喜欢的学科表现出惊人的能力，还没有学过基础微积分的他就已经能够解答以他年纪来说算是很高深的难题。1928年，在16岁的时候图灵就开始阅读阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）的著作。他不但能够理解，而且还看出了爱因斯坦对牛顿运动定律存有质疑，即使在爱因斯坦的著作中并没有明白指出这点。1931年图灵考入剑桥大学国王学院攻读本科，1934年他以优异成绩毕业。1936年9月到1938年7月间，图灵大部分时间都在普林斯顿大学的教堂下学习，并于1938年6月获普林斯顿数学系博士学位。此时冯·诺依曼有意聘请图灵做他的博士后助理，但他谢绝后又回到了英国。1945年到1948年，图灵在国家物理实验室负责自动计算引擎的研究工作。1949年，他成为曼彻斯特大学计算机实验室的副主任，负责计算机曼彻斯特一号的软件工作。在这段时间，他继续做一些比较抽象的研究，并提出了著名的图灵测试。

图 1-13 艾伦·图灵 16岁时

2. 约翰·冯·诺伊曼

约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann /dʒɒn vɒn ˈnɔɪmən/），1903年12月28日——1957年2月8日，出生于匈牙利的美国籍犹太人 [2]。冯·诺伊曼是数学家，理论计算机科学与博弈论的奠基者，在泛函分析、遍历理论、几何学、拓扑学和数值分析等众多数学领域及计算机科学、量子力学和经济学中都有重大贡献。在计算机领域，其最为著名的就是提出了冯·诺伊曼计算机结构。

约翰·冯·诺伊曼出生在匈牙利首都布达佩斯一个富裕的犹太家庭，小时候外号“扬奇”拥有惊人的记忆，6岁时已能用古希腊语同父亲闲谈，还可以心算8位数除法，8岁时自学微积分学。1926年，冯·诺伊曼以22岁的年龄获得了布达佩斯大学数学博士学位，相继在柏林洪堡大学和汉堡大学担任数学讲师。1930年，冯·诺伊曼接受了普林斯顿大学客座教授的职位。1931年，冯·诺伊曼成为普林斯顿大学终身教授。1933年转入普林斯顿高等研究院，与爱因斯坦等人成为该院最初的四位教授之一不须上课。他一生中发表了大约150篇论文，其中有60篇纯数学论文，20篇物理学以及60篇应用数学论文。他最后的一个作品是在医院未完成的手稿，后来以书名《计算机与人脑》发布，表现了他生命最后时光的兴趣方向。

图 1-14 冯·诺伊曼 20世纪40年代

3. 约翰·麦卡锡

约翰·麦卡锡（John McCarthy /dʒɒn məˈkɑːrθi/），1927年9月4日—2011年10月24日，出生于美国马萨诸塞州，计算机科学家 [3]。麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上首次提出了人工智能这个概念，发明了列表处理器编程语言（List Processor, LISP）并于1960年将其设计发表在《ACM通讯》上。他于1962年了离开麻省理工学院，前往斯坦福大学并在那里协助建立了斯坦福人工智能实验室，他因在人工智能领域的贡献而在1971获得了计算机界的最高奖项图灵奖。

约翰·麦卡锡出生于美国波士顿，他于1948年获得加州理工学院数学学士学位，1951年获得普林斯顿大学数学博士学位。后来分别短暂地为普林斯顿大学、斯坦福大学、达特茅斯学院和麻省理工学院供职后，麦卡锡于1962年-2000年底在斯坦福担任教授，退休后成为名誉教授。

图 1-15 约翰·麦卡锡 2006年

4. 克劳德·香农

克劳德·香农（Claude Shannon /klɔd ˈʃænən/），1916年4月30日——2001年2月24日，出生于美国密歇根州。香农是美国数学家、电子工程师和密码学家，被誉为信息论的创始人 [4]。1948年，香农发表了划时代的论文——《通信的数学理论》，奠定了现代信息论的基础。不仅如此，香农还被认为是数字计算机理论和数字电路设计理论的创始人。

克劳德·香农出生于美国密歇根州佩托斯基盖洛德，他人生的前16年都是在这里度过。香农在那儿接受了公立学校教育，并于1932年从盖洛德高中毕业。1932年，香农进入密歇根大学学习，在大学的一门课程中接触到了乔治·布尔（George Boole）的理论。1936年大学毕业时，香农获得了电子工程学士和数学学士学位。不久后，香农进入麻省理工学院开始研究生学习并参与了万尼瓦尔·布什的微分分析机相关工作。1943年，香农有机会和英国数学家图灵合作，图灵向香农介绍了现在被称为“通用图灵机”的概念，而香农对此也很感兴趣因为图灵机的概念和他自己的很多想法相吻合。1956年，香农返回麻省理工学院。

图 1-16 克劳德·香农

5. 沃伦·麦卡洛克

沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch /ˈwɒrən məˈkʌlək/ ），1898年11月16日—1969年9月24日，出生于美国新泽西州奥兰治 [5]。麦卡洛克是一位美国神经科学家和控制论学者，以其在某些大脑理论基础上的工作以及对控制论的贡献而闻名。麦卡洛克与沃尔特·皮茨一起创建了称为阈值逻辑的数学算法计算模型。该模型将神经网络的研究分为两种不同的方式，一种是专注于大脑中的生物过程，另一种是专注于神经网络在人工智能中的应用。

1.3 深度学习框架介绍

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1.3 深度学习框架介绍#

深度学习框架是为了简化和加速深度学习模型的开发、训练和部署而设计的软件工具。它们提供了高效的计算资源管理、自动微分和优化算法等功能，使研究人员和工程师能够更轻松地实现复杂的神经网络结构，并在大规模数据集上进行训练。深度学习框架的存在使得人工智能应用的开发过程更加高效和可靠，加速了技术的进步和应用的推广。

1.3.1 深度学习框架的出现#

在深度学习框架出现之前，开发深度学习模型的过程更为繁琐和复杂。在这样的情况下，每一位开发人员都需要手动实现神经网络的结构和算法，包括网络层（如CNN、RNN）、激活函数、损失函数以及反向传播算法等。同时，在没有现成的深度学习框架的情况下，开发人员需要从零开始编写大量的底层代码来实现神经网络模型，包括矩阵计算、梯度计算、优化算法等。最后，在进行模型训练时开发人员还需要手动管理计算资源，包括CPU、GPU和内存等以确保模型能够顺利地进行训练。总体而言，在没有深度学习框架的情况下，开发深度学习模型需要更多的时间和精力，并且容易出现错误。

基于这样的原因，深度学习框架应运而生。深度学习框架的出现极大地简化了深度学习模型的开发过程，能够在开发过程中为我们提供多种便利：

（1）简化开发过程：深度学习框架提供了高级抽象和易用的接口，使开发人员能够更快速地构建和实现复杂的神经网络模型，而无需从头开始编写底层代码；

（2）提供计算资源管理：深度学习框架能够有效地管理CPU和GPU等计算资源，以加速模型的训练和推理过程；

（3）自动微分：深度学习框架通常具备自动微分功能，能够自动计算出神经网络中各个参数对损失函数的梯度，从而简化了反向传播算法的实现。

（4）优化算法支持：深度学习框架提供了各种优化算法的实现，包括随机梯度下降、Adam、RMSProp等，使得模型的训练过程更加高效和稳定；

（5）跨平台支持：深度学习框架通常支持多种硬件平台和操作系统，能够在不同的设备上进行部署和运行，提高了模型的可移植性和灵活性。

综上所述，深度学习框架为开发人员提供了一个强大的工具，使开发人员能够更快速、高效地构建、训练和部署深度学习模型，也加速了人工智能技术的发展和应用。

1.3.2 深度学习框架的历史#

从深度学习框架的理念被提出以后，不同公司或个人都曾推出了不同的深度学习框架。对于每个框架来说在提出之处都有其独特的特点和优势，它们也都提供了丰富的功能和工具，例如灵活的API、高效的计算引擎、分布式训练支持等，为研究人员和开发者提供了广泛的选择和灵活性，助力他们在各种任务和应用中取得成功。下面，我们就一些经典和流行的深度学习框架进行简单介绍。

1. Torch /tɔrtʃ/

Torch是一个开源的科学计算框架，专注于机器学习和深度学习任务，最初由罗南·科洛伯特（Ronan Collobert）和萨米·班吉欧（Samy Bengio）等人于2002年10月发布并维护，并于2017年加入到PyTorch框架中 [1]。

图 1-55 Torch框架标识

Torch采用了动态计算图的设计，这使得用户可以动态定义、修改和执行计算图，极大地增强了灵活性。这种设计特性使得Torch在探索性研究和快速原型设计方面非常强大。Torch的主要接口是基于轻量且高效的Lua编程语言，且同样采用了模块化的设计理念使得用户可以方便地构建、组合和重用各种深度学习模型。同时，Torch也支持在GPU上进行张量运算，借助CUDA和cuDNN等加速库，可以显著提高深度学习模型的训练和推理速度。Torch提供了丰富的功能库，涵盖了从基本的张量操作到高级的神经网络构建、优化算法和可视化工具等方面。这些功能库使得用户可以高效地开展各种机器学习和深度学习任务。

2. Theano /ˈθiːənəʊ/

Theano项目开始于2007年，最初是由约书亚·本吉奥教授和他的学生们在蒙特利尔大学进行研究时所开发 [2] [3]。Theano项目目标是构建一个能够高效利用GPU进行数值计算的数学表达式编译器。2010年Theano发布了第一个稳定版本，开始引起学术界和工业界的关注，其符号计算的特性和GPU加速的能力使得 Theano在科学计算和深度学习领域得到了广泛的应用。

图 1-56 Theano框架标识

Theano 使用符号计算（Symbolic Computation）的方法，将数学表达式表示为符号变量和操作符的组合，然后通过计算图的形式来优化和求解这些表达式。这种方法使得Theano能够在计算图上进行各种优化，使得Theano在处理大规模数据和复杂模型时表现优异。Theano还提供了Python接口，使得用户可以使用Python的简洁和灵活性来定义和管理数学表达式。这种设计让Theano易于学习和使用，并且与Python的其他科学计算库（如NumPy、SciPy等）无缝集成。同时，Theano 能够自动计算数学表达式的导数，这对于训练深度学习模型和实现反向传播算法异常重要。尽管 Theano 不是专门针对深度学习而设计的框架，但其强大的符号计算能力和 GPU 加速功能使得它成为了早期深度学习研究和实践中的重要工具之一。然而，随着其他深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）的发展，Theano的使用和发展逐渐受到了限制，2017年Theano维护团队宣布将不再继续开发Theano并停止了维护。

3. MXNet /ˈemˌeksˈnet/

MXNet 是一个开源的深度学习框架，同样也用于训练和部署深度神经网络，由陈天琦和李沐等人于2015年在NeurIPS会议上所提出。MXNet 由 CXXNet、Minerva 和 Purine2 三个项目（同样也是深度学习框架）的作者合作而成，分别融合了CXXNet 的静态优化、 Minerva 的动态执行和Purine2 的符号计算等思想以达到灵活性、速度和内存效率的目标。2015年 MXNet 发布了开源版本，并逐渐开始在学术界和工业界引起关注，其分布式计算的特性以及多语言（包括C++、Python、Java、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl和Wolfram语言）支持为其赢得了一定的用户群体 [4] [5]。

图 1-57 MXNet框架标识

除了上述语言外，经过 MXNet 训练的模型还可用于 MATLAB 和 JavaScript 的推理过程，并且无论使用哪种模型构建语言，MXNet 都会调用优化的 C++ 作为后端引擎。此外，它具有可扩展性，可在从移动设备到分布式图形处理单元 (GPU) 集群的各种系统上运行，还可以自动扩展到多个主机的多块GPU上。2017年，MXNet 加入了Apache软件基金会，并成为了亚马逊AWS的首选深度学习框架之一，被集成到AWS的深度学习服务中。同时，MXNet 还采用了符号式（Symbolic）和命令式（Imperative）两种编程风格，用户可以根据需要选择合适的方式进行开发，前者可以提高性能和并行度，而后者则更适合快速原型设计和实验。不过遗憾的是，在 MXNet 的发展过程中因诸多因素逐渐被大众所遗忘，目前该项目已经停止了更新。

第 1 章 深度学习简介 on 《从零学AI指南手册》

1.1 深度学习的发展阶段

第 1 章 深度学习简介#

1.1 深度学习的发展阶段#

1.1.1 早期理论的发展#

1.1.2 人工智能的萌芽#

1.2 深度学习中的关键人物

1.2 深度学习中的关键人物#

1.3 深度学习框架介绍

1.3 深度学习框架介绍#

1.3.1 深度学习框架的出现#

1.3.2 深度学习框架的历史#

第 1 章深度学习简介 on 《从零学AI指南手册》

第 1 章深度学习简介#