深度学习：历史、方法与应用概述

深度学习综述是一篇由Jürgen Schmidhuber撰写的长达88页的技术报告，收录在IDSIA-03-14系列中，并且作为arXiv预印本发布为cs.NE领域的论文，编号为1404.7828v4。该文章自2014年10月8日起公开，旨在回顾近年来深度人工神经网络（包括循环神经网络）在模式识别和机器学习领域取得的显著成就。深度学习的核心在于其深层的信用分配路径，这些路径构成了可能可学习的因果关系链，从输入到输出的行为和影响。 文章首先区分了浅层和深层学习者，通过深度的增加来提升模型的复杂性和表达能力。深度学习主要分为监督学习、无监督学习、强化学习和进化计算等几个方面。在监督学习部分，作者详细介绍了反向传播算法的历史和演变，这是训练深度神经网络的关键技术。反向传播允许网络通过梯度下降法更新权重，以最小化预测与实际结果之间的误差。 无监督学习则关注于发现数据中的结构和模式，如自组织映射、聚类和生成对抗网络等。这些方法在没有明确标签的情况下也能学习数据的内在表示，为后续的有监督任务提供预训练。 强化学习方面，深度学习的引入使得智能体能够学习复杂的策略，通过与环境的交互进行试错学习，例如AlphaGo在围棋领域的突破就展示了深度强化学习的强大潜力。 此外，文章还探讨了如何通过进化计算和其他间接搜索方法寻找编码深度和大型网络的简短程序，这为模型压缩和优化提供了新的视角。 这篇综述不仅回顾了深度学习的发展历程，还深入剖析了各种学习方法的原理和应用，是理解深度学习理论和实践的重要参考资料。读者可以从中了解到深度学习的基础、技术细节以及它如何改变现代人工智能的面貌。完整BIBTEX文件提供了大量参考文献，可供进一步研究或教学使用。