摘要： 當你和女朋友在路邊手拉手一起約會的時候，你可曾想，你們之間早已碰撞出了一種神秘的智慧型–深度學習。戀愛容易，相處不易，不斷磨合，打造你們的默契，最終才能決定你們是否在一起。深度學習也一樣，輸入各種不同的引數，進行訓練擬合，最後輸出擬合結果。 戀愛又不易，且學且珍惜！導言： 目前人工智慧非常火爆，而深度學習則是引領這一火爆現場的「火箭」。於是，有關「深度學習」的**、書籍和網路部落格汗牛充棟，但大多數這類文章都具備「高不成低不就」的特徵。對於高手來說，自然是沒有問題，他們本身已經具備非常「深度」的學習能力，如果他們想學習有關深度學習的技術，直接找來最新的研究**閱讀就好了。但是，對於低手（初學者）而言，就沒有那麼容易了，因為他們基礎相對薄弱，通常看不太懂。
於是，我們推出深度學習的入門系列。在這個系列文章中，我們力圖用最為通俗易懂、**並茂的方式，帶你入門深度學習。我們都知道，高手從來都是自學出來的。所以，這個深度學習的入門系列，能帶給你的是「從入門到精通」，還是「從入門到放棄」，一切都取決你個人的認知。成就你自己的，永遠都是你自己，是吧？
好了，言歸正傳，下面開始我們的正題。
說到深度學習，我們首先需要知道，什麼是學習。
著名學者赫伯特·西蒙教授（herbert simon，2023年圖靈獎獲得者、2023年諾貝爾經濟學獎獲得者）曾對「學習」給了乙個定義：「如果乙個系統，能夠通過執行某個過程，就此改進了它的效能，那麼這個過程就是學習」。
大牛就是大牛，永遠都是那麼言簡意賅，一針見血。從西蒙教授的觀點可以看出，學習的核心目的，就是改善效能。
其實對於人而言，這個定義也是適用的。比如，我們現在正在學習「深度學習」的知識，其本質目的就是為了「提公升」自己在機器學習上的認知水平。如果我們僅僅是低層次的重複性學習，而沒有達到認知公升級的目的，那麼即使表面看起來非常勤奮，其實我們也僅僅是個「偽學習者」, 因為我們沒有改善效能。
遵循西蒙教授的觀點，對於計算機系統而言，通過運用資料及某種特定的方法（比如統計的方法或推理的方法），來提公升機器系統的效能，就是機器學習。
英雄所見略同。卡內基梅隆大學的tom mitchell教授，在他的名作《機器學習》一書中，也給出了更為具體（其實也很抽象）的定義：
對於某類任務（task，簡稱t）和某項效能評價準則（performance，簡稱p），如果乙個電腦程式在t上，以p作為效能的度量，隨著很多經驗（experience，簡稱e）不斷自我完善，那麼我們稱這個電腦程式在從經驗e中學習了。比如說，對於學習圍棋的程式alphago，它可以通過和自己下棋獲取經驗，那麼它的任務t就是「參與圍棋對弈」；它的效能p就是用「贏得比賽的百分比」來度量。「類似地，學生的任務t就是「上課看書寫作業」；它的效能p就是用「期末成績」來度量」
因此，mitchell教授認為，對於乙個學習問題，我們需要明確三個特徵：任務的型別，衡量任務效能提公升的標準以及獲取經驗的**。
在前面的文章中，我們已提到，一般說來，人類的知識在兩個維度上可分成四類。即從可統計與否上來看，可分為：是可統計的和不可統計的。從能否推理上看，可分為可推理的和不可推理的。
在哲學上講，這種非線性狀態，是具備了整體性的「複雜系統」，屬於複雜性科學範疇。複雜性科學認為，構成複雜系統的各個要素，自成體系，但阡陌縱橫，其內部結構難以分割。簡單來說，對於複雜系統，1+1≠2，也就是說，乙個簡單系統，加上另外乙個簡單系統，其效果絕不是兩個系統的簡單累加效應，而可能是大於部分之和。因此，我們必須從整體上認識這樣的複雜系統。於是，在認知上，就有了從乙個系統或狀態（end）直接整體變遷到另外乙個系統或狀態（end）的形態。這就是深度學習背後的方**。
與之對應的是「divide and conquer（分而治之）」，其理念正好相反，在哲學它屬於「還原主義（reductionism，或稱還原論）」。在這種方**中，有一種「追本溯源」的蘊意包含其內，即乙個系統（或理論）無論多複雜，都可以分解、分解、再分解，直到能夠還原到邏輯原點。
在意象上，還原主義就是「1+1=2」，也就是說，乙個複雜的系統，都可以由簡單的系統簡單疊加而成（可以理解為線性系統），如果各個簡單系統的問題解決了，那麼整體的問題也就得以解決。比如說，很多的經典力學問題，不論形式有多複雜，通過不斷的分解和還原，最後都可以通過牛頓的三大定律得以解決。
經典機器學習（位於第ⅱ象限），在哲學上，在某種程度上，就可歸屬於還原主義。傳統的機器學習方式，通常是用人類的先驗知識，把原始資料預處理成各種特徵（feature），然後對特徵進行分類。
然而，這種分類的效果，高度取決於特徵選取的好壞。傳統的機器學習專家們，把大部分時間都花在如何尋找更加合適的特徵上。因此，早期的機器學習專家們非常苦逼，故此，傳統的機器學習，其實可以有個更合適的稱呼——特徵工程（feature engineering）。
但這種苦逼，也是有好處的。這是因為，這些特徵是由人找出來的，自然也就為人所能理解，效能好壞，機器學習專家們可以「冷暖自知」，靈活調整。
法國科技哲學家伯納德﹒斯蒂格勒（bernard stiegler）認為，人們以自己的技術和各種物化的工具，作為自己「額外」的器官，不斷的成就自己。按照這個觀點，其實，在很多場景下，計算機都是人類思維的一種物化形式。換句話說，計算機的思維（比如說各種電子演算法），都能找到人類生活實踐的影子。
比如說，現在火熱的深度學習，與人們的戀愛過程也有相通之處。在知乎上，就有人（jacky yang）以戀愛為例來說明深度學習的思想，倒也非常傳神。我們知道，男女戀愛大致可分為三個階段：
第一階段初戀期，相當於深度學習的輸入層。妹子吸引你，肯定是有很多因素，比如說臉蛋、身高、身材、性格、學歷等等，這些都是輸入層的引數。對不同喜好的人，他們對輸出結果的期望是不同的，自然他們對這些引數設定的權重也是不一樣的。比如，有些人是奔著結婚去的，那麼他們對妹子的性格可能給予更高的權重。否則，臉蛋的權重可能會更高。
第二階段熱戀期，對應於深度學習的隱藏層。在這個期間，戀愛雙方都要經歷各種歷練和磨合。清朝湖南湘潭人張燦寫了一首七絕：
書畫琴棋詩酒花，當年件件不離他。這首詩說的就是，在過日子的洗禮中，各種生活瑣事的變遷。戀愛是過日子的一部分，其實也是如此，也需要雙方不斷磨合。這種磨合中的權重取捨平衡，就相等於深度學習中隱藏層的引數調整，它們需要不斷地訓練和修正！戀愛雙方相處，磨合是非常重要的。要怎麼磨合呢？光說「520（我愛你）」，是廉價的。這就給我們程式猿（媛）提個醒，愛她（他），就要多陪陪她（他）。陪陪她（他），就增加了引數調整的機會。引數調整得好，輸出的結果才能是你想要的。而今七事都更變，柴公尺油鹽醬醋茶。
第三階段穩定期，自然相當於深度學習的輸出層。輸出結果是否合適，是否達到預期，高度取決於「隱藏層」的引數 「磨合」得怎麼樣。
在本小節，我們回顧了「機器學習」的核心要素，那就是通過對資料運用，依據統計或推理的方法，讓計算機系統的效能得到提公升。而深度學習，則是把由人工選取物件特徵，變更為通過神經網路自己選取特徵，為了提公升學習的效能，神經網路的表示學習的層次較多（較深）。
以上僅僅給出機器學習和深度學習的概念性描述，在下乙個小結中，我們將給出機器學習的形式化表示，傳統機器學習和深度學習的不同之處在**，以及到底什麼是神經網路等。
深度學習入門系列一 Python入門
1.1 python安裝 安裝完成後可以在命令列輸入python version檢查版本，然後輸入python可啟動直譯器。1.2 python直譯器 我們可以在python直譯器中輸入簡單的python ctrl d退出python直譯器 簡易樓梯 type 布林值變數 列表字典 if語句 for...
深度學習超簡單入門
線性 當存在w ww和b bb使得式子 f x x w bx rdi n,w rdin dou tand b rd ou tf x x cdot w b quad x in mathbb w in mathbb times d and quad b in mathbb f x x w b x rd ...
深度學習 MATLAB 入門系列（二）
本系列來自 mathworks load a pre trained,deep,convolutional network alex alexnet layers alex.layers modify the network to use five categories layers 23 full...