2016年,机器学习在三个关键领域取得了显著进展:深度学习架构、生成模型和强化学习。在计算能力提升、数据可用性增加和算法创新的推动下,这些主题主导了研究和实际应用。开发者和研究人员专注于改进神经网络、创建逼真的合成数据以及训练智能体自主执行复杂任务。
深度学习架构,特别是卷积神经网络(CNN)和残差网络(ResNet),得到了广泛采用。CNN 成为图像识别任务的标准,像 ResNet-152 这样的模型通过跳跃连接解决了梯度消失问题,在 ImageNet 上取得了创纪录的准确率。这使得训练更深的神经网络成为可能。循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)也在序列建模方面受到关注,支持了机器翻译和语音识别等应用。例如,Google 的神经机器翻译系统使用 LSTM 提高了翻译质量。这些进展得到了 TensorFlow 和 PyTorch 等框架的支持,这些框架简化了开发者的实现过程。
生成模型,特别是生成对抗网络(GAN),成为关注的重点。GAN 于 2014 年提出,并在 2016 年快速发展,像 DCGAN(深度卷积 GAN)这样的项目生成了高质量的合成图像。变分自编码器(VAE)也因生成数据和压缩特征而受到欢迎。实际应用包括艺术生成(例如 Prisma 的风格迁移滤镜)和为有限数据集训练模型进行数据增强。研究人员探索了用于无监督学习的 GAN,减少了对标注数据的依赖。然而,训练不稳定和模式崩溃等挑战需要仔细调整,这促使了像 Wasserstein GAN 这样的工具来提高可靠性。
强化学习(RL)因 DeepMind 的 AlphaGo 击败世界围棋冠军等突破而备受瞩目。这展示了 RL 解决复杂战略问题的潜力。开发者将 RL 应用于机器人、游戏 AI 和资源优化。例如,OpenAI 使用 RL 在虚拟环境中训练智能体,而 Google 等公司则使用类似技术优化数据中心冷却系统。像深度 Q 网络(DQN)和策略梯度等关键算法得到了改进,以处理高维状态空间。尽管取得了进展,RL 仍然面临样本效率低下和奖励整形等障碍,这导致了将 RL 与模仿学习或元学习相结合的混合方法,以加速训练。