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玉田县，河北省财政直管县， [1]  隶属河北省唐山市，地处河北省东北部，唐山市最西端， [2]  东接丰润区，西、北与天津市蓟州区接壤，西南隔蓟运河与天津市宝坻区相望，南界天津市宁河区，东北与遵化市相连。 [3] 

玉田县古称无终、渔阳，源自古代志怪小说《搜神记》中“阳伯雍无终山种石得玉”的故事。 [4]  旧石器时代即有人类活动，武则天时，无终县更名玉田县。天宝元年（742年），划出玉田县之东境始建遵化市。 [5]  金泰和年间（1201年），又划出县之东境始建丰闰县（丰润区）。截至2020年6月，玉田总面积1170平方公里，截至2020年6月，玉田县常住人口71.6万（城镇人口38.1万）， [2]  下辖1个街道、16个镇、4个乡。 [6] 

京秦铁路、大秦铁路、京唐城际铁路、津承城际铁路、北京—抚远公路（102国道）、玉滨公路、塘承高速、长春—深圳高速公路、、京沈高速公路、首都地区环线高速公路、北京—秦皇岛高速公路、京哈高速公路（G1）贯穿玉田全境。

玉田是传统农业大县，素有“冀东粮仓”之称，其中玉田甲鱼和玉田白菜为地理标志保护产品。 [2]  玉田县属东部大陆性季风气候。北部为燕山余脉，丘陵连绵；中部为山麓平原，土地肥沃，南部为洼地。 [2] 

玉田县是中国生猪调出大县 [7]  、中国大白菜之乡 [8]  省级园林县城、国家现代农业示范区 [9]  、全国农村改革试验区 [9]  、国家农业科技园区 [10]  、全国县域经济强县 [11]  、全国科技进步先进县 [12]  、国家农产品质量安全县 [13]  、全国义务教育发展基本均衡县 [14]  、第二批革命文物保护利用片区分县 [15]  、河北省数字乡村试点地区。

2012年6月，《纽约时报》披露了“谷歌大脑”项目，引发了公众的广泛关注。这个项目由著名的斯坦福大学机器学习教授吴恩达（Andrew Ng）和大规模计算机系统方面的世界顶尖专家杰夫·迪恩（Jeff Dean）共同主导，用16 000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为深层神经网络（Deep Neural Networks，DNN）的机器学习模型，在图像识别等领域获得了巨大的成功。有人估计，这个人工大脑的智商，已经相当于2岁孩子的水平。2012年11月，微软在天津的一次活动上公开演示了一个全自动的同声传译系统，讲演者用英文演讲，后台的计算机自动完成语音识别、英中机器翻译以及中文语音合成，效果非常流畅。据报道，支撑的关键技术也是DNN，或者深度学习。2013年1月，百度宣布成立首个研究院，其中第一个重点方向就是深度学习，因此命名为Institute of Deep Learning（IDL）。2013年4月，麻省理工学院《技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。可以说，深度学习带来了机器学习的新浪潮，推动了“大数据+深度模型”时代的来临，也推动了人工智能和人机交互大踏步前进。

那么，什么是深度学习？为什么深度学习受到学术界和工业界如此的重视？深度学习技术研发面临什么样的科学和工程问题？下面将为你揭开深度学习的神秘面纱。

神经网络的前世今生

在解释深度学习之前，我们需要了解什么是机器学习。机器学习是人工智能的一个分支，很多时候几乎成为人工智能的代名词。简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从20世纪80年代末，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：浅层学习（shallow learning）和深度学习（deep learning）。

第一个神经元模型是麦卡洛克和匹兹在1943年提出的1，称为阈值逻辑（threshold logic），它可以实现一些逻辑运算的功能。自此以后，神经网络的研究分化为两个方向，一个专注于生物信息处理的过程，称为生物神经网络；一个专注于工程应用，称为人工神经网络。这里主要介绍后者。1958年罗森布拉特提出了感知机，它本质上是一个线性分类器。1969年闵斯基和派珀特写了一本书 《感知机》2，他们在书中指出：单层感知机不能实现XOR功能；计算机能力有限，不能处理神经网络所需要的长时间运行过程。鉴于闵斯基在人工智能领域的影响力——他是人工智能的奠基人之一，也是著名的MIT CSAIL实验室的奠基人之一，并于1969年获得图灵奖——这本书令人工神经网络的研究进入了长达10多年的“冬天”。事实上，如果把单层感知机堆成多层（称为Multilayer Perceptron，MLP，如图1 所示），是可以求解线性不可分问题的，但当时缺乏有效的算法。尽管1974年哈佛大学的博士生保罗·沃博斯提出了比较有效的反向传播算法（简称BP算法），但没有引起学界的重视。直到1986年大卫·鲁姆哈特和他的学生辛顿等人重新发现这一算法，并在Nature上发表3，人工神经网络才再次受到重视。

图1　多层感知机

BP算法的发明给AI研究带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现，利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律，从而对未知事件进行预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统，在很多方面显示出了优越性。这个时候的人工神经网络，虽然也被称作多层感知机（Multi-layer Perceptron），但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。

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