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　　【新智元导读】深度学习火热不是假象，以下的十个指数级增长趋势证明：深度学习在过去的一年内获得了极快的发展，已经成为当下人工智能的“顶梁柱”。本文从 ImageNet、NIPS和CVPR等顶级学术会议，以及谷歌、英伟达等企业应用，还有深度学习人才与投资、收购等角度分析，用13 张图解读深度学习到底有多火。

　　1. 图像识别准确率的指数级增长

　　似乎一切都是从 2015年的 ImageNet 挑战赛开始的，当年在图像识别准确率上，机器首次超过了人类，被认为是一个里程碑式的突破。

　　图：ILSVRC top-5 错误率

　　2010年算法的图像识别错误率至少在25%左右，但到2015年，计算机图像识别错误率已经低于人类（人类水平大概是4%左右）。2015年是0.03567，也就是3.5%。2016年，ImageNet 竞赛，图像识别错误率进一步下降，错误率今年的最好成绩为：平均错误率0.02991，也就是2.99%左右。

　　从上图可以看到，在ImageNet 竞赛中，其实从2012年，开始，使用深度学习方法，错误率只有15.3 %左右。这是 Hinton 教授和他的两个研究生 Alex Krizhevsky, Illya Sutskever 的成果。据说，他们使用了 两个 Nvidia 的 GTX 580 CPU (内存 3GB, 计算速度 1.6 TFLOPS), 让程序接受一百二十万个图像训练, 花了接近六天时间。

　　搜索热度的指数级增长

　　“深度学习”在2012年开始崭露头角。下图是 Google Trends 中“Deep Learning”的搜索趋势。

　　深度学习在近两年来已经成为名副其实的热词。

　　学术会议上深度学习影响力的指数级增长

　　现实表明，学术研究领域确实迎来爆发式增长

　　图：NIPS 增长趋势

　　2016 年，作为学界顶级盛会的 NIPS 共收到投稿超过 2500 篇，最终接收了 568 篇——保守估计接收率 22.7%。这个论文接收率并不算那么低（相较其他顶会）。

　　再看参会人数及其近年来的增长趋势（上图右），2016参会人数已经超过了5000人——尤其是近两年，用“直线上升”形容毫不夸张。

　　CVPR 是计算机视觉领域的国际顶级会议。下面是 CVPR 的增长趋势图：

　　图：CVPR 参会人数趋势

　　新智元在此前的报道曾统计过，本届会议共收到论文 2145 篇，创下历史记录（有效 1865 篇）。会议接收论文 643 篇（接收率 29.9%）。

　　2016 CVPR 会议接收的论文里，发表的论文中有 80% 到 90%，口头报告更是接近 100% 都来自深度学习领域。

　　深度学习技术在企业内部应用的指数级增长

　　以上能显示深度学习理论的增长趋势。但只有理论吗？让我们看看 Google 内部对深度学习技术的使用情况。

　　图：Google 使用深度学习的趋势

　　从上图可以看到，2014年到2015年间，谷歌内部对深度学习技术的使用呈直线上升趋势。应用领域包括：APP、地图、照片、邮箱、语音、安卓、Youtube、翻译、机器人研究、图像理解、自然语言理解、毒品探测。