3. 深度学习：一统江湖的架构
快进到今天，我们看到的是一个夺人眼球的技术—深度学习。而在深度学习的模型中，受宠爱最多的就是被用在大规模图像识别任务中的卷积神经网络（Convolutional Neural Nets，CNN），简称ConvNets。
图4 ConvNet框架（图来源于 Torch的教程 ）
深度学习强调的是你使用的模型（例如深度卷积多层神经网络），模型中的参数通过从数据中学习获得。然而，深度学习也带来了一些其他需要考虑的问题。因为你面对的是一个高维的模型（即庞大的网络），所以你需要大量的数据（大数据）和强大的运算能力（图形处理器，GPU）才能优化这个模型。卷积被广泛用于深度学习（尤其是计算机视觉应用中），而且它的架构往往都是非浅层的。
如果你要学习Deep Learning，那就得先复习下一些线性代数的基本知识，当然了，也得有编程基础。我强烈推荐Andrej Karpathy的博文：“ 神经网络的黑客指南 ”。另外，作为学习的开端，可以选择一个不用卷积操作的应用问题，然后自己实现基于CPU的反向传播算法。
对于深度学习，还存在很多没有解决的问题。既没有完整的关于深度学习有效性的理论，也没有任何一本能超越机器学习实战经验的指南或者书。另外，深度学习不是万能的，它有足够的理由能日益流行，但始终无法接管整个世界。不过，只要你不断增加你的机器学习技能，你的饭碗无忧。但也不要对深度框架过于崇拜，不要害怕对这些框架进行裁剪和调整，以得到和你的学习算法能协同工作的软件框架。未来的Linux内核也许会在Caffe（一个非常流行的深度学习框架）上运行，然而，伟大的产品总是需要伟大的愿景、领域的专业知识、市场的开发，和最重要的：人类的创造力。
其他相关术语
1）大数据（Big-data）：大数据是个丰富的概念，例如包含大量数据的存储，数据中隐含信息的挖掘等。对企业经营来说，大数据往往可以给出一些决策的建议。对机器学习算法而言，它与大数据的结合在早几年已经出现。研究人员甚至任何一个日常开发人员都可以接触到云计算、GPU、DevOps和PaaS等等这些服务。
2）人工智能（Artificial Intelligence）：人工智能应该是一个最老的术语了，同时也是最含糊的。它在过去50年里经历了几度兴衰。当你遇到一个说自己是做人工智能的人，你可以有两种选择：要么摆个嘲笑的表情，要么抽出一张纸，记录下他所说的一切。
关于机器学习的讨论在此停留（不要单纯的认为它是深度学习、机器学习或者模式识别中的一个，这三者只是强调的东西有所不同），然而，研究会继续，探索会继续。我们会继续构建更智能的软件，我们的算法也将继续学习，但我们只会开始探索那些能真正一统江湖的框架。
