深度学习相关介绍

深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系

深度学习、神经网络

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。

不过在叫法上，很多深度学习算法中都会包含”神经网络”这个词，比如：卷积神经网络、循环神经网络。

所以，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。

大白话解释深度学习

我们以识别图片中的汉字为例。

假设深度学习要处理的信息是“水流”，而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。

网络的入口是若干管道开口，网络的出口也是若干管道开口。

这个水管网络有许多层，每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要，水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。

对复杂任务来说，调节阀的总数可以成千上万甚至更多。

水管网络中，每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来，组成一个从前到后，逐层完全连通的水流系统。

那么，计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢？

比如，当计算机看到一张写有“田”字的图片，就简单将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示的）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。

我们预先在水管网络的每个出口都插一块字牌(应该所谓的类型分类)，对应于每一个我们想让计算机认识的汉字。

这时，因为输入的是“田”这个汉字，等水流流过整个水管网络，计算机就会跑到管道出口位置去看一看，是不是标记由“田”字的管道出口流出来的水流最多。

如果是这样，就说明这个管道网络符合要求。如果不是这样，就调节水管网络里的每一个流量调节阀，让“田”字出口“流出”的水最多。

这下，计算机要忙一阵了，要调节那么多阀门！好在计算机的速度快，暴力的计算加上算法的优化，总是可以很快给出一个解决方案，调好所有阀门，让出口处的流量符合要求。

（这个比喻非常生动！）

下一步，学习“申”字时，我们就用类似的方法，把每一张写有“申”字的图片变成一大堆数字组成的水流，灌进水管网络，看一看，是不是写有“申”字的那个管道出口流水最多，如果不是，我们还得再调整所有的阀门。这一次，要既保证刚才学过的“田”字不受影响，也要保证新的“申”字可以被正确处理。

如此反复进行，知道所有汉字对应的水流都可以按照期望的方式流过整个水管网络。

这时，我们就说，这个水管网络是一个训练好的深度学习模型了。

当大量汉字被这个管道网络处理，所有阀门都调节到位后，整套水管网络就可以用来识别汉字了。

这时，我们可以把调节好的所有阀门都“焊死”，静候新的水流到来。

与训练时做的事情类似，未知的图片会被计算机转变成数据的水流，灌入训练好的水管网络。这时，计算机只要观察一下，哪个出水口流出来的水流最多，这张图片写的就是哪个字。

深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起来的整体架构，再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数，尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。