趋势分析之深度学习
AMiner全新功能技术趋势分析Trend analysis（http://trend.aminer.cn）基于AMiner 2亿篇论文数据进行深入挖掘，包括对技术来源、热度、发展趋势进行研究，进而预测未来的技术前景。技术趋势分析描述了技术的出现、变迁和消亡的全过程，可以帮助研究人员理解领域的研究历史和现状，快速识别研究的前沿热点问题。
我们目前已发布了6期分析内容，具体如下：
下面我们将用Trend analysis分析深度学习技术领域内的研究热点。（点击文末阅读原文即可进入Deep Learning Trend）
下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析挖掘可以发现当前该领域的热点研究话题Top10如下：
deep learning
neural network
speech recognition
feature extraction
hidden markov models
unsupervised learning
face recognition
restricted boltzmannmachines
boltzmann machine
deep neural network
根据Trend analysis的分析我们可以发现，该领域当前最热门的话题是deep learning，2009年开始deep learning的话题热度迅速上升，论文发表数量也在不断增加，尽管13年热度开始有所下降但论文发表数量仍然较大；hidden markov models和speech recognition的研究热度从2009年开始迅速上升成为领域内最热门的研究话题Top 2；变化幅度波动较大的face recognition则是在2005年-2009年近十年的期间内一度占据当时热门话题榜首，09年之后热度开始逐渐下降。
“深度学习三巨头”之一的Yoshua Bengio教授是机器学习大神之一，尤其是在深度学习领域，业内戏称他与同样活跃于加拿大的“神经网络之父”Geoffrey Hinton和“卷积网络之父”Yann LeCun为“加拿大黑手党”（Canadian Mafia）。Bengio的主要研究领域是深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing）。在30余年的深度学习研究生涯里，他发表了300多篇学术论文，累计被引用次数超13.8万次。
Yoshua Bengio出生于巴黎，成长于加拿大，现居加拿大蒙特利尔，在蒙特利尔大学（University of Montreal）计算机科学与运算系任教授。他于1991年获得加拿大麦吉尔大学（McGill University）的计算机科学博士学位。
20世纪80年代，大学时期的Bengio对深度学习产生兴趣并正式进入人工智能研究领域。那时，深度学习还是一个非常冷门的领域。从1997年深蓝击败卡斯帕罗夫到2011年沃森赢得《危险边缘》，这中间经历了漫长的人工智能寒冬，Bengio曾感慨，很长一段时间里，几乎从来没有人深入挖掘它。但Bengio似乎沉浸其中，他建立了蒙特利尔学习算法研究所（Montreal Institute For Learning Algorithms, MILA）并担任科学主任，还构建起蒙特利尔的人工智能生态系统。他是加拿大统计学习算法研究主席，也在2009年担任了机器学习顶级会议NIPS的主席（General Chair）。
去年11月7日，Bengio教授曾受邀到清华作《深度学习AI迈向人类水平的挑战》主题讲座。在讲座中，Bengio教授表示目前的人工智能距离人类水平仍然十分遥远，当前人工智能在工业应用的成果主要是基于监督学习方法。人工智能仍然面临巨大挑战，即无法像人类一样自主理解外界、与环境交流。Yoshua深度探讨了深度学习模型的具体内容，如何实现对抽象特征的多层次学习，如何更好地进行表示学习，使用判别器优化信息间的独立性、相关性和熵，BabyAI框架等话题。
演讲视频如下（由于上传限制原因，视频分成2部分，愿大家谅解。）
第1部分
第2部分
深度学习目前已经成功应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域，正潜移默化地改变着我们的生活方式。