探讨｜“深度学习”什么鬼？广大群众这样告诉你

你知道“深度学习”是什么意思吗？这个看似简单的词语却具有着不简单的含义。深度学习的概念由Hinton等人于2...



Google公司的人工智能Alphago战胜韩国围棋李世石九段后，"深度学习"火了。那么，"深度学习"究竟是什么？

在智造家网站“技术问答”频道，网友提出“什么是深度学习，Deep mind?”后，引发热烈讨论。

网友“其中之一”评论摘录：

人群可分为：
1，先知先觉得人群（所占比例较少，不到17%）
2，后知后觉得人群（主流人群，70%左右）
3，不知不觉的人群（13%左右）

大脑黑匣子的推理阶梯过程：（分为7步）
1，信息输入到大脑，根据观察到的资料或其他信息输入
2，从客观的资料中选择“我”要的资料
3，“我”对资料添加“我自己”的主观理解和分析
4，“我”依据“我”的主观理解做出“假设”
5，“我”推断出结论
6，“我”建立了信念（世界观）
7，行为输出，“我”依据我的信念采取行动

从浅意识-->潜意识 不断反复实践，应用获得知识和自我认知-->自我反省-->自我修养的过程。通过学-->习-->变-->悟的不断结合和揉面的质变之后；才认证了“万般皆下品唯有读书高”的真正含义，“知识的真正含义”，才会明白“所有的烦恼都是自己学习不够引起的”我认为这才是深度学习的理解。

（这位同学够上进，他的梦想一定是变成一只书里的虫子吧！）

网友“快乐的小i”评论摘录：
深度学习，按我个人的理解主要就是多层神经网络。而多层神经网络目前效果比较好的是卷积神经网络，目前在图像和音频信号上效果比较好，而在自然语言处理上效果没有显示出来。
深度学习从统计学的角度来说，就是在预测数据的分布，从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据，这一点就要求测试数据和训练数据必须是同分布。
从Inception的角度上来看的话，其实深度学习是在模拟人脑的工作机制。

定义一个深度学习模型，通常需要解决3个问题：
1）激活函数，也就是先对于输入神经元的激活值。一般的有 logistic 、tanh、以及ReLU。
2）代价函数。一般学习过程都是优化问题。代价函数一般采用欧式距离。
3）优化策略。最简单的用剃度下降。
根据剃度更新权重，进而减小代价函数……

（学霸！请解释下“卷积神经网络”和“卷积云”之间的关系！）

网友“星愿下的期盼”评论摘录：
深度学习就是竭尽全力去研究高深学问，它应该是学习领域的最高境界。人工智能能打败代表人类有史以来最高大脑水平的韩国九段围棋高手李世石，因为它具备反复思考和琢磨的程序控制条件，所以能运筹帷幄，顾全大局，自然就能在犯严重错误的情况下以4比1轻松终结李世石。
其实，人工智能运用深度学习这种超级技能起来确实挺可怕的，毕竟对手的一举一动都在它的掌控中，所以我想继续给深度学习下个系统综合的定义。所谓的深度学习就是集思广益，见微知著，用一切智慧解决一切问题，让无规律的变化成为意料之中的发展趋势。虽然深度学习的威力巨大到能战胜一切人类思想，但也有致命的缺点。

（同学你是从哲学系转过来的吗？见微知著，大家境界！）

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