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如何给非专业人士讲解什么是深度学习?

从根本上说,深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。首先,深度学习是一种机器学习。既然名为“学习”,那自然与我

从根本上说,深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。

首先,深度学习是一种机器学习。既然名为“学习”,那自然与我们人类的学习过程有某种程度的相似。回想一下,一个人类小朋友是如何学习的?

人类小朋友是如何学习的?机器又是如何学习的?

比如,很多小朋友都用识字卡片来认字。从古时候人们用的“上大人、孔乙己”之类的描红本,到今天在手机、平板电脑上教小朋友认字的识字卡片APP,最基本的思路就是按照从简单到复杂的顺序,让小朋友反复看每个汉字的各种写法(大一点的小朋友甚至要学着认识不同的书法字体),看得多了,自然就记住了。下次再见到同一个字,就很容易能认出来。

这个有趣的识字过程看似简单,实则奥妙无穷。认字时,一定是小朋友的大脑在接受许多遍相似图像的刺激后,为每个汉字总结出了某种规律性的东西,下次大脑再看到符合这种规律的图案,就知道是什么字了。

其实,要教计算机认字,差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍,然后,在计算机的大脑(处理器加上存储器)里,总结出一个规律来,以后计算机再看到类似的图案,只要符合之前总结的规律,计算机就能知道这图案到底是什么字。

用专业的术语来说,计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”;“训练数据集”中,一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质,叫做“特征”;计算机在“大脑”中总结规律的过程,叫“建模”;计算机在“大脑”中总结出的规律,就是我们常说的“模型”;而计算


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swa乄ycat曼颜
这个家伙很懒,什么也没留下!
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