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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。

20世纪90年代，弗拉基米尔·万普尼克等人提出了支持向量机（SVM）4。虽然SVM本质上是一种特殊的两层神经网络，但因其具有高效的学习算法，且没有局部最优的问题，使得很多神经网络的研究者转向了它。随后，各种各样的浅层机器学习模型相继被提出，比如Boosting、最大熵方法（例如Logistic Regression）等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点（如SVM、Boosting）或没有隐层节点（如逻辑回归）。这些模型无论是在理论分析上还是应用上都获得了巨大的成功。相比之下，由于理论分析的难度，加上训练方法需要很多经验和技巧，所以这个时期多层前馈神经网络的研究逐渐变得冷清。只有一位执着的老先生，就是参与发明BP算法的辛顿，默默地坚持了下来。

直到2006年，辛顿的研究终于取得突破，提出了深度网络和深度学习的概念，神经网络开始焕发一轮新的生机，并掀起了第二次机器学习浪潮。深度网络，从字面上理解就是深层次的神经网络。至于为什么不沿用以前的术语“多层神经网络”，可能是为了与以前的神经网络相区分，表示这是一个新的概念。2006年，辛顿和他的学生Ruslan Salakhutdinov在 Science 杂志上发表了一篇文章5，传达了两个主要的信息：(1) 很多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；(2) 深度神经网络在训练上的难度，可以通过逐层初始化（Layer-wise Pre-training）来有效克服。

这项工作重新燃起了学术界对于神经网络的热情，一大批优秀的学者加入到深层神经网络的研究中来，尤其是蒙特利尔大学的Bengio研究组和斯坦福大学的Ng研究组。Bengio研究组的一个重要贡献是提出了基于自编码器的深度学习网络6。而Ng研究组的一个重要贡献是提出了一系列基于稀疏编码的深层学习网络。2010年，美国国防部DARPA计划首次资助深度学习项目，参与方有斯坦福大学、纽约大学和NEC美国研究院。支持深度学习的一个重要依据，就是脑神经系统的确具有丰富的层次结构。一个最著名的例子就是Hubel-Wiesel模型，他由于揭示了视觉神经的肌理而获得诺贝尔医学与生理学奖。除了仿生学的角度，目前深度学习的理论研究还基本处于起步阶段，但在应用领域已显现出巨大的能量。2011年以来，微软研究院和谷歌的语音识别研究人员先后采用DNN技术降低语音识别错误率20％~30％7，是语音识别领域十多年来最大的突破性进展。2012年，DNN技术在图像识别领域取得惊人的效果，在ImageNet评测上将错误率从26％降低到15％8。在这一年，DNN还被应用于制药公司的Druge Activity预测问题，并获得世界最好成绩。

值得强调的是，在2006年之前也有一个学习效率非常高的深度网络（从历史的角度看，称之为多层神经网络更为合适）——卷积神经网络。这个网络由纽约大学的严恩·乐库（Yann LeCun）于1998年提出9，并在图像分类（包括手写体认别、交通标志识别等）中得到了广泛应用。比如在IJCNN 2011年的交通标志识别竞赛中，一组来自瑞士的研究者使用基于卷积神经网络的方法一举夺魁。卷积神经网络本质上是一个多层感知机（如图2 所示），那为什么它能够成功呢？人们分析关键可能在于它所采用的局部连接和分享权值的方式不仅减少了权值的数量，而且降低了过拟合的风险。

图2　卷积神经网络的结构

机器学习的两次浪潮都和时代的发展紧密相关。如果说25年前BP神经网络掀起的第一波机器学习浪潮使人们第一次认识到基于统计的方法比起过去基于人工规则的系统的优越性，那今天谷歌、微软、百度等拥有大数据的高科技公司争相投入资源，占领深度学习的技术制高点，则是因为它们都看到了在大数据时代，更加复杂且更加强大的深度模型能深刻揭示海量数据里所承载的复杂而丰富的信息，并对未来或未知事件做更精准的预测。

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