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深度学习把人工智能推向了高潮,成了当下炙手可热的概念。这么火的一个词,大公司都想抄一抄。深度学习听起来好高深的样子,不明真相的吃瓜群众只能默默围观。

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大公司需要新概念来推高市值,人民也有获取知识的权利,其实这个概念就是件外衣,深度学习的核心就是神经网络,看图,把几层节点连接起来,就成了一个神经网络。

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这是在playground tensorflow(Google的一个在线工具)上,通过简单的几下点击,构造的一个神经网络,创建了两层节点,第一层两个,第二层三个,这是一个最简单的神经网络(算上输出层共三层)。左端输入,右端输出。

那么深度学习是什么呢?就是多层神经网络,简单的说,就是层数和节点多些(如图)。自动驾驶、机器翻译等技术背后的深度学习技术,就是这个样子。

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因为结构太简单,道理又讲不清,甚至学术界很长时间,都不承认这是科学。近年来,大数据和GPU并行运算发展起来,深度学习才获得腾飞。工业界应用广泛的卷积神经网络和循环神经网络等,是在最基本的结构上演变而来。

要想深度神经网络起作用,还需要优化参数、处理数据等等,这些就留给那些博士和大牛们吧。至少,当我们看到新闻里,那些科技公司高管滔滔不绝的秀新概念的时候,我们能知道,只不过是又加了几层而已。