为什么是神经网络深度学习

2024-06-11 02:20:30

背景：很多人都知道神经网络、深度学习是上世纪就有的技术，为什么最近这些年才成为“爆款”？本文就这个话题来掰扯掰扯，记录记录一些大佬的对此的见解。

Scale drives deep learning progress

“Scale drives deep learning progress”，这是吴恩达的深度学习课程中的一个标题。这里“规模”（scale）一方面指的是神经网络的规模，能构建更多隐藏单元更多连接的神经网络，这一方面很明显依赖于计算机算力尤其GPU技术的大幅度提升。另一方面还有数据“规模”（scale of the data），传统的机器学习算法如SVM 无法处理海量数据，给这些模型再多的数据也无法提升模型准确度。而神经网络想要达到更好效果，需要在构建更大规模的网络模型的同时给予足够的海量数据。近20年数字化社会的发展使得获取海量数据变成越来越容易的一件事。

For developer，Why deep-learning

这里举个例子，来稍微解释一下开发人员为什么会要采用深度学习技术来解决问题。这里我们假设——股票的涨跌可以由各种指标（特征）来进行预测：

当指标只有一个时

当我们用于预测的指标只有一个，比如说市盈率（PE）时，我们可以通过简单的观察得到预测模型，可能像下面这样：

if PE < X :print("涨")
else :print("跌")

当指标只有两个时：

当我们用于预测的指标有两个，比如说市盈率（PE）和前七交易日换手率（turnover-rate），我们可以通过常规的数学分析工具得到预测模型，可能像下面这样：

if （10/PE+TR）> 3:print("涨")
else:print("跌")

再简单一点，我们接受义务教育时，解二元一次方程，我们只需要两个点，就轻松的解出 k 和 b的值。这种时候也不需要用神经网络（其实这种情况可以理解成只有 "x" 一个可变指标/特征值）。

当指标有100、1000个时：

（股票量化交易至少涉及上100个字段）

（图片有上千个像素点）

这时候常规的数学分析建模方法就很难很难了，人们开始想到模仿人类大脑的学习方法，于是就有了神经网络……（未完待续）

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