我確實很佩服hinton老爺子，不僅是因為他持之以恆的毅力，能在別人都要退休的年齡搞出來deep learning，更佩服他對乙個方向挖掘的能力。這段時間老闆讓我看看深度學習，然後跟他講講，原因就是本人乃唯一乙個從影象組轉到導航組的「人才」。要知道老闆還真是老闆，在招我的時候就是以影象導航大有所為（神馬google selfdriving car等等）把我忽悠進來的。
確實，以影象和慣性組合的導航演算法差不多要把各類導航雜誌給轟炸得不行了，好多雜誌都在用各種理由拒收稿件，我等小民就要活不下去了。說句實在話，目前視覺導航還是很初步的，特別是精度上有很大提公升空間，但要做上去也很難，這和視覺導航本身的感測器精度有關係。在搞基於視覺的外部環境感知和分析中，導航是先驗資訊，影象是結果；而在導航中，影象是資訊，導航是結果。導航中的影象處理其實是對影象資訊的特殊應用，一般來說sift一下，匹配一下地標什麼的，基本都有些效果。但，凡事有個但，現在導航越來越向無先驗地標的環境下發展，也就是要machine去理解環境，能夠represent環境資訊，然後再匹配。比如在天安門附近時，只需要一張位置就能知道是在天安門的東西南北那個位置，這就要靠環境理解+位置匹配，否則單純的位置匹配那個計算量是np的，以上羅嗦了一大堆題外話，這個方向以後再說吧，先講講這段時間搞深度學習的體會。
開始聽說deeplearning大概是在11年，那時候deep learning貌似還不叫這個名字，更多得是hinton老爺子的dbn什麼的，至於什麼時候開始很牛b閃閃的叫這個名字了，大約是在2023年吧，我就記得那個冬天好冷。
深度學習的經典，也就是dbn，實際上有三項關鍵技術，這三項關鍵技術都是hionton老爺子自己琢磨出來的。
博主的老闆在召喚了，明天繼續吧。
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