1. 深度学习与人工智能，机器学习之间的关系

人工智能包含机器学习，而深度学习又是机器学习的一个分支。接下来，我将循序渐进，带大家学习和掌握深度学习的工作原理。

2. 机器学习工作原理

如下图所示，在经典的程序设计中，我们输入的是规则（即程序）和需要处理的数据，系统输出的是答案（需要的结果）。而在机器学习中，我们输入的是数据和我们希望得到的答案（也就是所说的标签），系统输出的是规则。之后我们便可以利用这些规则应用于新的数据，然后得到我们想要的答案！

而为了得到我们所期望的“规则”，我们需要对机器学习系统进行训练。换句话说就是机器学习系统需要从数据中进行学习。那系统是怎样进行“学习”的呢？带着这样的疑问，我们来进一步探究深度学习的原理。

3. 深度学习工作原理

深度学习是机器学习的一个分支领域：它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续的 “层”(layer) 中进行学习。那么这里的“深度”具体该怎么理解呢？

3.1 何为“深度”？

“深度”指的并不是利用这种方法获取更加深层次的理解，而是指一系列连续的层。数据模型中包含多少层，被称为模型的深度。机器学习往往仅学习一两层数据表示。

深度学习算法学到的表示是什么样的呢?我们来看一个多层网络如何对数字图像进行变换，以便识别图像中所包含的数字。

3.2 神经网络如何对数据进行操作？或进行怎样的操作？

神经网络对输入数据的具体操作保存在该层的 “权重”（weight） 中，每层实现的变换由其权重来参数化。我们前面所说的学习的意思就是为神经网络的所有层找到一组权重值，使得该网络能够将输入与我们的目标输出一一对应。

那么这就有了一个新的问题，我们怎样告诉神经网络它的输出是不是我们的目标输出？我们又该怎样更新神经网络的参数呢？

3.3 告诉神经网络它的输出符不符合我们的胃口！

要想让神经网络知道它的输出是不是我们所期待的，我们就需要一个衡量标准来衡量该输出与预期值之间的距离，我们也叫这个距离为损失。这是神经网络中损失函数（loss function）的任务。损失函数也叫目标函数。

3.4 进行"学习"

利用我们得到的距离值（损失）作为反馈信号来进行参数微调，以降低当前的损失值。这个调节由优化器(optimizer)来完成，它实现了所谓的反向传播(backpropagation)算法,这也是深度学习的核心算法。

一开始对神经网络的权重是随机赋值的，然后经过不断的训练循环(training loop)，不断微调权重，使得损失值越来越小，我们的精度也越来越高。这就得到了我们想要的深度学习模型～～～

这是一个简单的机制，一旦具有足够大的规模，将会产生魔法般的效果。

4. 深度学习发展现状

目前深度学习在很多领域都取得了巨大的突破，并且很多领域都是机器学习历史上非常困难的领域。

接近人类水平的图像分类
接近人类水平的语音识别
接近人类水平的手写文字转录
更好的机器翻译
更好的文本到语音转换
接近人类水平的自动驾驶
…

希望通过本文大家可以对深度学习有一个概念，其实深度学习并不像我们所想象的那么那么那么遥远～～～。同时我也希望和大家一起在深度学习的海洋里徜徉，分享更多有趣的模型。同时也希望大家可以多多关注我，让我们一起进步，加油加油！！！

给大家安利一本贼好的书《Deep learning with python》~~~

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