2018年（273）
分类： 大数据
2018-06-26 15:28:08
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【导言】目前人工智能非常火爆，而深度学习则是引领这一火爆现场的“火箭”。于是，有关“深度学习”的论文、书籍和网络博客汗牛充栋，但大多数这类文章都具备“高不成低不就”的特征。对于高手来说，自然是没有问题，他们本身已经具备非常“深度”的学习能力，如果他们想学习有关深度学习的技术，直接找来最新的研究论文阅读就好了。但是，对于低手（初学者）而言，就没有那么容易了，因为他们基础相对薄弱，通常看不太懂。
于是，我们推出深度学习的入门系列。在这个系列文章中，我们力图用最为通俗易懂、图文并茂的方式，带你入门深度学习。我们都知道，高手从来都是自学出来的。所以，这个深度学习的入门系列，能带给你的是“从入门到精通”，还是“从入门到放弃”，一切都取决你个人的认知。成就你自己的，永远都是你自己，是吧？
好了，言归正传，下面开始我们的正题。
1.1 什么是学习？
说到深度学习，我们首先需要知道，什么是学习。
著名学者赫伯特·西蒙教授（Herbert Simon，1975年图灵奖获得者、1978年**经济学奖获得者）曾对“学习”给了一个定义：“如果一个系统，能够通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习”。
大牛就是大牛，永远都是那么言简意赅，一针见血。从西蒙教授的观点可以看出，学习的核心目的，就是改善性能。
其实对于人而言，这个定义也是适用的。比如，我们现在正在学习“深度学习”的知识，其本质目的就是为了“提升”自己在机器学习上的认知水平。如果我们仅仅是低层次的重复性学习，而没有达到认知升级的目的，那么即使表面看起来非常勤奋，其实我们也仅仅是个“伪学习者”, 因为我们没有改善性能。
遵循西蒙教授的观点，对于计算机系统而言，通过运用数据及某种特定的方法（比如统计的方法或推理的方法），来提升机器系统的性能，就是机器学习。
英雄所见略同。卡内基梅隆大学的Tom Mitchell教授，在他的名作《机器学习》一书中，也给出了更为具体（其实也很抽象）的定义[1]：
