深度学习 vs 强化学习

深度学习与强化学习是人工智能中最受欢迎的两个子集。人工智能市场在2022年规模约为1200亿美元，并以超过38%的惊人复合年增长率增长。随着人工智能的发展，这两种方法（RL和DL）已被用于解决许多问题，包括图像识别、机器翻译和复杂系统的决策。我们将以一种易于理解的方式探讨它们的工作原理、应用、局限性和差异。

什么是深度学习（DL）？

深度学习是机器学习的一个子集，我们使用神经网络来识别给定数据中的模式，以便对未见数据进行预测建模。数据可以是表格、文本、图像或语音。 深度学习兴起于20世纪50年代，当时弗兰克·罗森布拉特在1958年发表了一篇关于感知器的研究论文。感知器是第一个可以训练用于执行线性监督学习任务的神经网络架构。随着时间的推移，该领域的研究、海量数据的可用性以及广泛的计算资源进一步推动了深度学习领域的发展。

深度学习如何工作？

神经网络是深度学习的构建模块。神经网络受到人脑的启发；它包含传递信息的节点（神经元）。神经网络有三层：

• 输入层
• 隐藏层
• 输出层。

输入层接收用户提供的数据并将其传递给隐藏层。隐藏层对数据进行非线性变换，输出层显示结果。输出层的预测值与实际值之间的误差使用损失函数计算。这个过程迭代进行，直到损失最小化。

神经网络

深度学习架构的类型

存在各种类型的神经网络架构，例如：

• 人工神经网络（ANN）
• 卷积神经网络（CNN）
• 循环神经网络（RNN）
• 生成对抗网络（GAN）等。

神经网络架构的使用取决于所考虑问题的类型。

深度学习的应用

深度学习在许多行业都有应用。

• 在医疗保健领域，采用卷积神经网络的计算机视觉方法可用于分析医学图像，例如CT和MRI扫描。
• 在金融领域，它可以预测股票价格并检测欺诈活动。
• 自然语言处理中的深度学习方法用于机器翻译、情感分析等。

深度学习的局限性

尽管深度学习在许多行业取得了最先进的成果，但它也有其局限性，如下所示：

• 海量数据：深度学习需要大量带标签的数据进行训练。缺乏标签数据将导致结果不佳。
• 耗时：在数据集上训练可能需要数小时，有时甚至数天。深度学习涉及大量实验才能达到所需的基准或取得切实成果，缺乏快速迭代会减慢进程。
• 计算资源：深度学习需要GPU和TPU等计算资源进行训练。深度学习模型训练后占用大量空间，这在部署时可能是个问题。

什么是强化学习（RL）？

另一方面，强化学习是人工智能的一个子集，其中智能体在其环境中执行动作。“学习”通过奖励表现出期望行为的智能体并惩罚其他行为而发生。通过经验，智能体学会最大化奖励的最优策略。 从历史上看，强化学习在20世纪50年代和60年代备受关注，因为当时为复杂系统开发了决策算法。因此，该领域的研究催生了新的算法，如Q-Learning、SARSA和演员-评论家算法，这进一步推动了该领域的实用性。

强化学习的应用

强化学习在所有主要行业都有显著应用。

• 机器人技术是强化学习中最著名的应用之一。使用强化学习方法，我们让机器人从环境中学习并执行所需任务。
• 强化学习用于开发国际象棋和围棋等游戏的引擎。AlphaGo（围棋引擎）和AlphaZero（国际象棋引擎）就是使用强化学习开发的。
• 在金融领域，强化学习可以帮助进行有利可图的交易。

强化学习的局限性

• 海量数据：强化学习需要大量数据和经验来学习最优策略。
• 奖励利用：在探索状态、形成最优策略与利用已获得知识以增加奖励之间保持平衡非常重要。如果探索不足，智能体将无法达到最佳结果。
• 安全性：如果奖励系统设计不当或约束不足，强化学习会引发安全问题。

显著差异

简而言之，强化学习与深度学习之间的显著差异如下：

深度强化学习 – 两者的结合

深度强化学习作为一种结合了强化学习和深度学习方法的新技术而出现。最新的国际象棋引擎，如AlphaZero，就是深度强化学习的一个例子。在AlphaZero中，深度神经网络使用数学函数让智能体学习与自己下棋。 每年，市场上的主要参与者都会开发新的研究和产品。预计深度学习和强化学习将以尖端的方法和产品令我们惊叹。 想要更多AI相关内容？请访问 unite.ai。