深度学习神经网络概述：历史进展与方法综述

"《深度学习在神经网络中的概述》是一篇由Jürgen Schmidhuber撰写的技术报告，发表于2014年，收录于IDSIA-03-14系列和arXiv:1404.7828v4的cs.NE类别下，共88页，引用文献多达888篇。这篇论文旨在全面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的显著成就，对比了浅层和深层学习的主要区别，这些区别体现在它们的信贷分配路径（即可能的学习因果链）的深度上。 深度学习的核心概念包括深度监督学习，它涵盖了反向传播的历史。深度学习不再局限于浅层网络，而是通过增加网络层次，让模型能够学习到更复杂的特征表示，从而在图像分类、语音识别等领域取得了重大突破。论文还探讨了无监督学习，如自编码器和聚类算法，这些方法在数据挖掘和预训练模型中发挥着重要作用。 此外，作者还讨论了强化学习，这是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法，如Q-learning和深度Q网络（DQN）。这些技术在游戏AI、机器人控制和决策制定中取得了显著成果。进化计算，尤其是遗传算法和神经进化，也被纳入其中，作为寻找深层和大型网络结构的有效搜索策略。 最后，报告还涉及间接搜索，即通过查找简短的程序来编码深层次的网络结构，这种思想启发了神经架构搜索（NAS）等前沿技术的发展，它试图自动化设计和优化神经网络架构。 这篇综述论文深入剖析了深度学习在神经网络中的关键理论、方法和应用，为读者提供了从浅层到深层学习的全面理解，以及这些技术如何推动人工智能领域的前沿进展。"