深度学习 _ 总结篇

前篇总结

深度学习 _ 简介及相关概念
http://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/78401473
深度学习 _ 工具
http://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/78411882
深度学习 _BP 神经网络
http://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/78425453
深度学习 _ 卷积神经网络 CNN
http://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/78438329
深度学习 _ 循环神经网络 RNN 与 LSTM
http://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/78462982

朋友反馈说，看不懂 CNN 和 RNN 篇．文章确实因为篇幅原因，有点跳步了．不过我觉得主要原因还是跳过了前面的基础部分．我们很多时候喜欢直击重点，跳过过程，但是有的过程确实跳不过去．数据挖掘，机器学习，机器视觉，语言处理这些背后有很多数学概率基础，且不止于此，它和大多数程序员之前接触的写应用，网络编程，数据库，配系统，学习编程语言，把人家的库拿来搭一搭…

不一样，那些即使不懂原理，也能照猫画虎做个七八成．在这里，我们用 Python/R，它们把技术细节都解决了，这里拼的不是工作量，拼的是算法，是对数据的理解．参加个比赛或者技术选型，人家用啥模型，咱也用啥模型，即使只调参，也需要理解数据和掌握数学工具．不明白原理，还是没法跟人家拼？我个人觉得，这个很难速成．对于程序员来说，唯一的捷径可能是从代码入手，在做的过程中，逐步把数学和原理补上．程序员对代码直觉相对好一点，有时候我看不懂图和公式，但我看得懂代码．

谈谈我对深度学习的理解

深度学习可以理解成一层一层地抽象提取隐含的特征，最后求解问题．一开始我觉得这和浅层学习中的算法集成差不多，那个也可以一层一层搭起来的．随着学习的深入，我觉得它确实有明显的优势，比如：第一：它引入的激活函数可以解决非线性问题．第二：数据从 x 流向 y，而误差从 y 逐层流回 x，整个网络中所有权值都在不断调整，不是某一层调完就不动了，浅层集成大多数时候是单向的，没这灵活．第三：它相对自动化，第个层间具体传输的内容，不用人手动指定和对接．

神经网络解决的问题

一般把有监督学习分为三种（概念引自《机器学习》Peter

Flach 著）：几何模型（如线性拟合），概率模型（如贝叶斯网络），逻辑模型（如决策树）．具体算法可能是其中一种或多种的结合．看看神经网络与这三种模型的关系：第一：几何模型，神经网络层与层间的连续就是线性变换，然后利用误差调整参数，这个过程就是线性拟合．第二：概率模型，神经网络本来就是个概率类模型．它网络中各个权重表示的就是它对最终结果的影响，预测出的值也可以是结果的概率．第三：逻辑模型，逻辑模型主要是：与，或，非，异或这些运算的组合，最常看到激活函数的例子就是处理异或运算．我们也常在池化中见到与或运算．因此，它也是神经网络可以实现的．还有一些无监督学习，在 CNN 的卷积和 DropOut 中也实现了一部分．那么是不是神经网络就可以代替所有算法了呢？杀鸡需要牛刀吗？异或还需要训练吗？确实很多算法都可以迂回地改用神经网络实现．但是还要考虑运算量和复杂度的问题．正如人脑处理简单问题和复杂问题也有不同的路径：有的是查表，有的是套路，有的是具体问题具体分析．神经网络也不是一种算法，而是一类算法的集合．好坏还是要看具体场景．写算法就像搭积木，你中有我，我中有你，不好讲哪块好，哪块不好．

关于鹦鹉学舌

机器学习现阶段还是以模仿为主，即人们常说的鹦鹉学舌．真正的强人工智能，自主的思考，至少需要有常识（大量地采样和组织数据），才能识别出非常态的＂特性＂，有了这些才能组合，理解，发现因果．再深入到确定目标，以及目标分解等等．这条链上缺失的东西有还是很多很多，目前以学术研究为主．想了解更多，建议阅读马文明斯基的《心智社会》．

总结

机器学习只是人工智能的一部分，光靠它恐怕实现不了强人工智能．不过随着技术地进步越来越多相关技术也更多地溶入和结合起来，我们也不妨把它作为人工智能的切入点．本篇是本次深度学习系列的最后一篇，接下来的文章还会围绕机器学习展开，包括经典算法的代码实例，常用工具，Kaggle 比赛介绍等等，可能会穿插地写．在这个过程中我们尽量不调库自己写算法，加入真实的应用场景，并且和原理结合起来，不过顺序可能会从兴趣出发，并非由浅入深．呵呵，我尽量写吧，欢迎继续关注…

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