深度学习时代的到来（2006-2010 年代）

1 深度学习概念的正式确立

进入 21 世纪，随着计算机硬件性能的提升和数据量的增长，神经网络研究开始出现转机。2006 年，杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）和他的学生鲁斯兰・萨拉赫丁诺夫（Ruslan Salakhutdinov）在《Science》杂志上发表了一篇具有划时代意义的论文，正式提出了 "深度学习"这一概念 。

图 1杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）

图 2《Reducing the dimensionality of data with neural networks》

辛顿等人提出的深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）是深度学习发展史上的重要里程碑。DBN 是一种概率生成模型，能够建立输入数据和输出类别的联合概率分布。通过逐层预训练的方式，DBN 有效解决了深层神经网络训练困难的问题 。

深度信念网络的创新之处在于其贪婪分层无监督预训练策略。传统的反向传播算法在训练深层网络时容易出现梯度消失问题，而 DBN 通过先在每一层进行无监督学习，然后再进行有监督微调的方式，大大提高了训练效率和模型性能 。

辛顿在 2006 年的论文中阐述了一个重要思想：增加隐含层的层数可以使网络学习能力增强，学习到的特征更贴近事物本身。这一思想彻底改变了人们对神经网络深度的认识，为深度学习的发展指明了方向 。

2 AlexNet：引爆深度学习革命

如果说 2006 年深度学习概念的提出为这一领域奠定了理论基础，那么 2012 年的 AlexNet 则彻底引爆了深度学习革命。

2012 年，在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，来自多伦多大学的亚历克斯・克里热夫斯基（Alex Krizhevsky）、伊利亚・萨特斯基弗（Ilya Sutskever）和他们的导师杰弗里・辛顿提交了一个名为 AlexNet 的深度卷积神经网络模型 。AlexNet 的表现震惊了整个计算机视觉界。它在比赛中取得了 15.3% 的 Top-5 错误率，比第二名的 26.2% 错误率降低了近 11 个百分点，这是 ImageNet 竞赛历史上前所未有的巨大优势 。更重要的是，AlexNet 是历届大赛中唯一使用 "深度学习" 人工神经网络技术的参赛者，它的成功彻底证明了深度学习在大规模图像识别任务中的巨大潜力 。

Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 的《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》（AlexNet 论文）成为了深度学习革命的导火索。这篇论文在 NeurIPS 上发表，引用量已超过 52000 次，是深度学习领域引用最多的论文之一。

图 3《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

AlexNet 的技术创新体现在多个方面：

首先，它使用了两块 GPU 进行并行计算，大大提高了训练速度。在当时，使用 GPU 进行深度学习训练还是一种创新做法 。

其次，AlexNet 引入了 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，取代了传统的 Sigmoid 或 Tanh 函数。ReLU 函数具有计算简单、不易饱和、能够缓解梯度消失等优点 。

第三，AlexNet 使用了 Dropout 技术来防止过拟合。Dropout 通过在训练过程中随机忽略一部分神经元，迫使网络学习更加鲁棒的特征表示 。

最后，AlexNet 采用了数据增强技术，通过对训练图像进行旋转、翻转、裁剪等操作，增加了训练数据的多样性，提高了模型的泛化能力 。

AlexNet 的成功不仅仅是一个技术突破，更是一场革命的开始。它证明了深度学习可以在真实世界的大规模任务中取得超越传统方法的性能，直接推动了深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的广泛应用 。