深度學習是什么意思？

百聞不如一見，作為一名從事深度學習理論與應用研究并行的調參俠，在18年以前我也一臉懵逼在網上苦苦搜索答案。在這里我將用最通俗的語言描述一下深度學習，一定能看懂的。

人工智能涉及的范圍很廣，其實現方法中最為火熱的莫過于深度學習。

傳統的編程是這樣的：給定輸入和映射關系（通過程序完成），得到輸出。

比如你要求一個數的平方，那么就寫好求平方的程序（關系），然后輸入一個數（輸入），再得到一個平方之后的數（輸出）。

深度學習是這樣的，給定輸入輸出，得到映射關系。

比如給定1、2、3和2、4、6，求出他們是什么關系，這個模型關系稱為模型。（這個一看就知道是兩倍的關系了）然后用這個關系去預測新的輸入，比如再輸入一個4，會得到什么呢？（顯然是8唄）

深度學習也是這樣的，就是通過這個得到的映射關系（模型），來完成預測，比如人臉識別這些（通過得到的關系預測是哪個人臉）

舉個栗子，來看看深度學習中的生成對抗網絡，這種方法最早用于生成圖像，就是給定一些圖像，然后生成人們需要的圖像。比如給些人臉圖片，然后也生成一些人臉圖片。

（如果看不懂這張圖請忽略）

這就是深度學習，來回不斷判斷（訓練），得到一個模型，然后之后的輸入就會根據這個模型得到輸出。

這是一種方法，當然還有其他的方法，這些用于完成這種 ：輸入 輸出 （比如人臉表情識別，放上生氣開心等表情作為輸入，然后將生氣標為1，開心標為2……）丟進去得到一個映射關系（模型），那么之后要完成人臉表情識別的時候，將新的人臉放上去得到結果是2，那么就說明這張人臉圖像是開心啦(?˙▽˙?)

如果想真正了解，不妨閱讀一下以下幾本書。