那么，计算机该若何应用这个宏大年夜的水管收集，来进修识字呢？

比如，当计算机看到一张写竽暌剐“田”字的图片时，就Ｒ单将构成这张图片的所稀有字（在计算机里，图片的每个色彩点都是用“0”和“1”构成的数字来表示的）全都变成信息的水流，大年夜人口灌进水管收集。

我们预先在水管收集的每个出口都插一块字牌，对应于每一个我们想让计算机熟悉的汉字。这时，因为输入的是“田”这个汉字，等水流流过全部水管收集，计算机就会跑到管道出口地位去看一看，是不是标记有“田”字的管道出口流出来的水流最多。如不雅是如许，就解释这个管道收集相符请求。如不雅不是如许，我们就给计算机下达敕令：调节水管收集里的每一个流量调节阀，让“田”字出口“流出”的数字水流最多。

这下，计算机可要忙一阵子了，要调节那么多阀门呢！好在计算机计算速度快，暴力计算外加算法优化（其实，主如果精妙的数学办法了，不过我们这里不讲数学公式，大年夜家只要想象计算机拼命计算的样子就可以了），老是可以很快给出一个解决筹划，调好所有阀门，让出口处的流量相符请求。

下一步，进修“申”字时，我们就用类似的办法，把每一张写竽暌剐“申”字的图片变成一大年夜堆数字构成的水流，灌进水管收集，看一看，是不是写竽暌剐“申”字的那个管道出口流出来的水最多，如不雅不是，我们还得再次调剂所有的调节阀。这一次，要既包管刚才学过的“田”字不受影响，也要包管新的“申”字可以被精确处理。

如斯反复进行，直到所有汉字对应的水流都可以按照期望的方法流过全部水管收集。这时，我们就说，这个水管收集已经是一个练习好的深度进修模型了。

例如，附图显示了“田”字的信息水流被灌入水管收集的过程。为了让水流更多地大年夜标记有“田”字的出口流出，计算机须要用特定方法近乎猖狂地调节所有流量调节阀，赓续实验、摸索，直到水流相符请求为止。

昔时夜量识字卡片被这个管道收集处理，所有阀门都调节到位后，整套水管收集就可以用来辨认汉字了。这时，我们可以把调节好的所有阀门都“焊逝世”，静候新的水流到来。

与练习时髦的工作类似，未知的图片会被计算机改变成数据的水流，灌入练习好的水管收集。这时，计算机只要不雅察一下，哪个出口流出来的水流最多，这张图片写的就是哪个字。

简单吗？神奇吗？难道深度进修竟然就是如许的一个靠猖狂调节阀门来“凑”出最佳模型的进修办法？全部水管收集内部，每个阀门为什么要如斯调节，为什么要调节到如斯程度，难道完全由最终每个出口的水流量来决定？这琅绫擎，真的没有什么深奥的事理可言？

深度进修大年夜致就是这么一个用仁攀类的数学常识与计算机算法构建起整体架构，再结合尽可能多的练习数据，以及计算机的大年夜范围运算才能去调节内部参数，尽可能切近亲近问标题标的笆攀理论、半经验的建模方法。

指导深度进修的根本是一种实用主义的思惟。

不是要懂得更复杂的世界规律吗？那我们就赓续增长全部水管收集里可调节的阀门的个数（增长层数或增长每层的调节阀数量）。不是有大年夜量练习数据和大年夜范围计算才能吗？那我们就让很多CPU和很多GPU（图形处理器，俗称显卡芯片，本来是专用于作图和玩游戏的，刚巧也特别合适深度进修计算）构成宏大年夜计算阵列，让计算机在拼命调节无数个阀门的过程中，学到练习数据中的隐蔽的规律。也许恰是因为这种实用主义的思惟，深度进修的感知才能（建模才能）远强于传统的机械进修办法。

实用主义意味着囫囵吞枣。即便一个深度进修模型已经被练习得异常“聪慧”，可以异常好地解决问题，但很多情况下，连设计全部水管收集的人也未必能说清跋扈，为什么管道中每一个阀门要调节成这个样子。也就是说，人们平日肮脏道深度进修模型是否工作，却很难说出，模型中某个参数的取值与最终模型的感知才能之间，到底有如何的因不雅关系。

这真是一件特别有意思的事。有史以来最有效的机械进修办法，在很多人看来，竟然是一个只可领悟、弗成言传的“黑盒子”。

由此激发的一个哲学思辨是，如不雅人们肮脏道计算机学会了做什么，却说不清计算机在进修过程中控制的是一种什么样的规律，那这种进修本身会不会掉控？

比如，很多人由此担心，按照如许的门路成长下去，计算机会不会静静学到什愦我们不欲望它学会的常识？别的，大年夜道理上说，如不雅无穷增长深度进修模型的层数，那计算机的建模才能是不是就可以与真实世界的最终复杂度有一比呢？如不雅这个谜底是肯定的，那只要有足够的数据，计算机就能学会宇宙中所有可能的常识——接下来会产生什么？大年夜家是不是对计算机的聪明超进出类有了些许的忧虑？还好，关于深度进修到底是否有才能表达宇宙级其余复杂常识，专家们榭龃竽暌剐一致看法。仁攀类至少在可见的将来照样相对安然的。

弥补一点：今朝，已经出现了一些可视化的对象，可以或许赞助我们“看见”深度进修在进行大年夜范围运算时的“样子”。比如说，谷歌有名的深度进修框架TensorFlow就供给了一个网页版的小对象（ Tensorflow — Neural Network Playground ），用人们易于懂得的图示，画出了正在进行深度进修运算的┞符个收集的及时特点。

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本文标题：如何给非专业人士讲解什么是深度学习？

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