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前馈神经网络

机器学习我们已经知道可以分为两大流派：

1. 频率派，这个流派的方法叫做统计学习，根据具体问题有下面的算法：

   1. 正则化，L1，L2 等

   2. 核化，如核支撑向量机

   3. 集成化，AdaBoost，RandomForest

   4. 层次化，神经网络，神经网络有各种不同的模型，有代表性的有：

      1. 多层感知机
      2. Autoencoder
      3. CNN
      4. RNN

      这几种模型又叫做深度神经网络。

2. 贝叶斯派，这个流派的方法叫概率图模型，根据图特点分为：

   1. 有向图-贝叶斯网络，加入层次化后有深度有向网络，包括
      1. Sigmoid Belief Network
      2. Variational Autoencoder
      3. GAN
   2. 无向图-马尔可夫网络，加入层次化后有深度玻尔兹曼机。
   3. 混合，加入层次化后有深度信念网络

   这几个加入层次化后的模型叫做深度生成网络。

从广义来说，深度学习包括深度生成网络和深度神经网络。

From PLA to DL

• 1958，PLA
• 1969，PLA 不能解决 XOR 等非线性数据
• 1981，MLP，多层感知机的出现解决了上面的问题
• 1986，BP 算法应用在 MLP 上，RNN
• 1989，CNN，Univeral Approximation Theorem，但是于此同时，由于深度和宽度的相对效率不知道，并且无法解决 BP 算法的梯度消失问题
• 1993，1995，SVM + kernel，AdaBoost，RandomForest，这些算法的发展，DL 逐渐没落
• 1997，LSTM
• 2006，基于 RBM 的 深度信念网络和深度自编码
• 2009，GPU的发展
• 2011，在语音方面的应用
• 2012，ImageNet
• 2013，VAE
• 2014，GAN
• 2016，AlphaGo
• 2018，GNN

DL 不是一个新的东西，其近年来的大发展主要原因如下：

1. 数据量变大
2. 分布式计算的发展
3. 硬件算力的发展

非线性问题

对于非线性的问题，有三种方法：

1. 非线性转换，将低维空间转换到高维空间（Cover 定理），从而变为一个线性问题。
2. 核方法，由于非线性转换是变换为高维空间，因此可能导致维度灾难，并且可能很难得到这个变换函数，核方法不直接寻找这个转换，而是寻找一个内积。
3. 神经网络方法，将复合运算变为基本的线性运算的组合。