深度学习

深度学习（Deep Learning）是指机器学习中一种通过模拟人脑的神经结构，对数据进行表征学习的方法。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是指从信息处理的角度，对人脑神经元网络进行抽象，建立数学模型，按不同的连接方式组成不同的网络，简称为神经网络或类神经网络。因此，深度学习又被称为深层神经网络，是从之前的人工神经网络模型发展而来的。

图1 人工智能、机器学习与深度学习之间的关系示意图

早期对人工神经网络的研究，由于受到算法理论、数据、硬件的制约，多年以来一直停留在单层或浅层的网络结构。现在的神经网络规模发生了巨大变化，它可以轻松包含多达数百个层，数百万个神经元，神经元之间还有着复杂的连接结构。这主要是由于现代科学技术的发展打破了之前的制约，使棘手的任务变得可能，具体体现在以下三个方面：

（1）计算能力。计算机的算力迅速提高，特别是GPU（Graphics Processing Unit）的广泛使用，为神经网络训练所需的复杂运算提供了基础。例如，Google旗下的人工智能DeepMind公司使用176个GPU优化了40天的深度神经网络（AlphaGo），在围棋游戏中击败最优秀的人类玩家。

（2）大数据。训练深度神经网络需要大量的数据集，以防止过拟合问题和微调参数。深度神经网络的性能通常随数据量的增加而提高。实证结果表明，即使深度神经网络已经拥有数百万个数据点，也仍然可以从附加数据中受益。

（3）优化算法。在深度神经网络中优化参数是一项艰巨的任务。2006年，Hinton和Salakhutdinov提出了通过在添加新的隐含层和优化网络参数之间交替优化来逐渐增加神经网络深度的方法，被视为深度学习的开创性工作。这项稳定的优化技术为学习更深层的网络铺平了道路。庞大的数据集使人们无法直接优化整体性能。取而代之的是通过随机优化来训练深度神经网络。另外，为了改善优化性能，有许多常见的优化方法（例如Adam，Adagrad，RMSprop）作为随机梯度下降算法的变体，通常与步长的自适应调节配合使用。

深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，因此它能够用类似人脑的机制来解释数据，比如图像，声音和文本等。相比于传统的机器学习算法，其优势在于：它擅长发现高维数据中的复杂结构，精度也远远超过了传统的机器学习方法。另外，经典的机器学习算法通常需要复杂的特征工程，而深度网络只需直接对原始数据进行处理，通常就可以实现良好的性能。

深度学习还具有适应性强，易于转换的优势，该技术可以更容易地适应不同的领域和应用。迁移学习使得预先训练的深度网络可以适用于同一领域内的不同应用程序。例如，一旦了解了语音识别领域的基础深度学习理论，那么学习如何将深度网络应用于自然语言处理并不是太具有挑战性，因为基准知识非常相似。

深度学习在商务分析与运筹学中的应用

文献：M. Kraus, S. Feuerriegel and A. Oztekin, Deep learning in business analytics and operations research: Models, applications and managerial implications[J], European Journal of Operational Research, 2020, 281(3): 628-641 .

深度学习在业界中的商务分析和多个运筹学领域具有巨大的潜在应用价值，如供应链管理、风险建模，预防性维护等等。其中，商务分析由于受深度学习的冲击正在发生着根本性的转变。

商务分析是指通过大数据分析为个人、公司和组织创造价值的方法和实践。成功进行商务分析竞争的核心是建立预测模型。与传统的机器学习算法相比，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）可显著改善模型的预测性能。尽管深度学习有望成为商务分析和运营管理研究中的预测分析行业标准，但是对现有文献的研究表明，在运筹学中还缺乏利用深度学习的研究工作。

论文针对这一现状，首先总结了深度学习相关的数学概念，从单个神经元的工作方式开始到权值优化和正则化方法的概述，最后还介绍了现存的最先进的网络架构及其应用场景。

然后提出了一种深度嵌入的网络架构。该架构先将类别变量进行嵌入，转化为稠密表示，然后与数值变量一同送入模型，可以实现数值稳定的优化过程以及更高的预测精度。

图2 深度嵌入的网络架构

接着从运营管理、库存管理和风险管理这三个领域各选择了一个具体的案例进行分析，验证了深度学习在运筹学实际应用中较传统机器学习算法的优势以及所提出的深度嵌入网络架构较传统深度学习方法的优势。不同案例研究的计算结果表明，深度学习是一种可行且有效的方法，在数据分析模型系列的预测和操作性能方面，深度学习可以始终如一地优于传统方法。

最后分析了深度学习的管理学意义和未来的研究路线。虽然深度学习拥有巨大的潜在价值，但在运筹学的应用中还存在三个关键挑战，文中总结了这三个挑战并且提出了可行的应对措施：

（1）深度神经网络的配置是一项艰巨的任务，因为它仍然需要大量的参数调整才能获得令人满意的结果。最近，在“AutoML”框架下提出了一系列用于自动化调整过程的工具，这为DNN架构的部署提供了一条有希望的途径。

（2）深度神经网络目前仅关注点估计，而其预测通常缺乏严格的不确定性量化。因此希望为直接建模分布后者开发DNN的贝叶斯变体。

（3）尽管事后分析已使理解深度神经网络的行为迈出了一大步，但可解释性被广泛认为是深度学习中的一个弱点。通过变分推断来估计结构模型，或者在神经网络中应用注意力机制可能会增强其可解释性。

由于深度学习领域的许多创新尚未被广泛采用，因此还有进一步挖掘的潜力。对于大多数管理人员来说，如何识别预测分析（尤其是深度学习）的有价值应用案例仍然面临挑战。因此，建议未来在商务分析领域中的研究目标集中在识别珍贵的应用案例以及发现潜在的价值收益上。而这进一步需要一套更好的网络体系结构、优化方法以及参数微调体系。另外，深度学习仅提供预测性见解，而很少提出实现预期结果的实际管理策略，所以未来可以对如何将预测转化为有效的决策进行研究。此外，实际应用中的数据集通常无法保证有效使用深度学习所需的必要规模，对此可以考虑迁移学习的方法，将不同但相关的数据集用于训练模型，然后将模型应用于目标数据集，实现归纳知识迁移。

随着各类公司以越来越快的速度生成更多数据，商务分析成为影响企业生存发展的重要驱动力，商务分析的变革成为企业竞争中重要的因素。而深度学习的发展势必对商务分析的变革产生巨大影响。因为即使预测精度的微小提高也可以扩大收益，因此需要更好地了解深度学习。这篇文章的主要信息是介绍深度学习和回顾深度学习在改善商务运营核心领域的决策支持方面的适用性。其中提出的通用方法可以用来创建自动化的决策支持系统，这反过来又可以提高效率和决策质量。文中进行的案例研究是有目的地从运筹学的不同领域中选择的，以验证深度神经网络有助于改善运营绩效这一事实。同时，定制的网络体系结构通常是有益的，例如文中提出的深层嵌入式网络体系结构比默认体系结构在所有指标上的性能提高了1.56％至21.73％。

    备注：2019年11月5日晚上，“糖果之家”相约星期二，“大数据与智能决策”讨论班（Seminar）继续开讲，本次讨论班以“深度学习在商务分析与运筹学中的应用”为题，共讨论了一篇文献，由硕士生进行讲解，共有青年教师、博士后、博士生和硕士生18人参加。