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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。

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。

大数据与深度学习

为了理解为什么大数据需要深度模型，下面我们举一个例子。语音识别已经是一个大数据的机器学习问题，在其声学建模部分，通常面临的是十亿到千亿级别的训练样本。在谷歌的一个语音识别实验中，人们发现训练后的DNN对训练样本和测试样本的预测误差基本相当。这是违反常识的，因为模型在训练样本上的预测误差通常会显著小于测试样本。因此，只有一种解释，就是由于大数据里含有丰富的信息维度，即便是DNN这样的高容量复杂模型也处于欠拟合的状态，更不必说传统的GMM声学模型了。所以从这个例子中可以看出，大数据需要深度学习。

与人工规则构造特征相比，利用大数据来学习特征，更能刻画数据丰富的内在信息。所以，在未来的几年里，我们将看到越来越多的例子：深度模型应用于大数据，而不是浅层的线性模型。

教会计算机听、看、说

深度学习之所以得到工业界和学术界的广泛关注，是因为自2011年以来，深度学习在多个应用领域取得了令人瞩目的成果。最早取得突破性成果的一个领域是语音识别。在图像识别领域，深度学习最先广为人知的是“谷歌大脑”项目。这套系统可以通过在YouTube上浏览图像，从而自学如何识别猫等对象。下面将介绍深度学习的另一个应用：自然语言处理。

自然语言处理

总的来说，深度学习在自然语言处理（NLP）上取得的进展没有在语音图像上那么夺目。一个很有意思的现象是：相比于声音和图像等底层原始信号，语言是一种非自然信号，是完全由人类大脑产生和处理的符号系统，属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体。现有人工神经网络架构似乎在处理自然语言上没有显现明显的优势。然而，随着语音识别和图像识别中的难题被攻破，NLP成为深度学习研究的前沿阵地，很多研究成果已经揭开了高深莫测的人类语言的神秘面纱，让人们看到了表示学习的思想在高级认知领域的巨大潜力。

目前深度学习在NLP领域的研究中，最有趣也是最基本的就是“词向量”了。因此，这里重点介绍词向量模型及其应用。自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。NLP中最直观也是到目前为止最常用的词表示方法是One-hot稀疏表示，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只有一个维度的值为 1，这个维度就代表了当前的词。例如：

“话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...]

“麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...]

每个词都是茫茫 0 海中的一个 1。

这种简洁的表示方法配合最大熵、SVM、CRF 等算法已经很好地完成了NLP领域的各种主流任务。但是这种表示方法也存在一个重要的问题，这就是“词汇鸿沟”现象：任意两个词之间都是孤立的。光从两个向量中看不出两个词是否有关系，哪怕是“话筒”和“麦克”这样的同义词也不能幸免于难。

如果用这种稀疏表示法表示词，在解决某些任务的时候（比如构建语言模型）会造成维数灾难，使用低维的词向量就没有这样的问题。同时，高维的特征如果要套用深度学习，其复杂度几乎是难以接受的，因此深度学习中一般用到的词向量并不是用刚才提到的One-hot表示，而是用分布式表示（distributed representation）的一种低维实数向量，通常被称为词向量（word embedding）。这种向量一般长成这个样子：[0.792, -0.177, -0.107, 0.109, -0.542, ...]。维度以50维和100维比较常见。分布式表示最大的好处就是让相关或者相似的词在距离上更接近。向量的距离可以用最传统的欧氏距离来衡量。用这种方式表示的向量，“麦克”和“话筒”的距离会远远小于“麦克”和“天气”的。

词向量怎么得到呢？一般是在训练语言模型的同时，“顺便”得到词向量。因此我们先来介绍语言模型。语言模型其实就是看一句话是不是正常人说出来的。在NLP的很多任务中都能用到，比如机器翻译、语音识别得到若干候选之后，可以利用语言模型挑一个尽量靠谱的结果。

语言模型形式化的描述就是给定一个字符串，看它是自然语言的概率 P(w1,w2,…,wt)。w1 到 wt 依次表示这句话中的各个词。常用的语言模型都是在近似地求 P(wt|w1,w2,…,wt-1)。比如 n-gram 模型就是用 P(wt|wt-n+1,…,wt-1) 近似表示前者。语言模型的最经典之作要数深度学习的主要贡献者之一Bengio 在2001年发表在NIPS上的文章“A Neural Probabilistic Language Model”。他用了一个三层的神经网络来构建语言模型，同样也是n-gram模型，如图3 所示。

图3　Bengio的神经网络语言模型（图片来自文献10）

基本思想是：假设我们已经知道每个词的向量表示，现在用前n-1个词的向量表示作为一个单隐层神经网络的输入，去预测第n个词。当以最大似然为优化目标用随机梯度法训练好这个网络后，同时我们也得到一份训练好的词向量。

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