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⚠️⚠️⚠️warning：本文涉及“开车”内容，部分内容可能令你不适，更适合22岁以上具有独立思考的男性阅读。
本文也是《深度学习的数学》的读后感，后文也会介绍这本书。
这是 iTeaTime（读作：IT Time，中文名：技术清谈） 第一次涉及人工智能的话题，所以谈得比较浅，后续还有有人工智能相关的话题，会谈得深一点。
如果你问女朋友“是否听过神经网络、深度学习”，她可能会说”没有“。
但是当你问她“是否听过人工智能”，她八成说听过。如果还说没有，那就拿出大杀器--”围棋人机大战“。
人工智能的一个特点便是：
人工智能一旦在某一个领域超越人类，人类将永远无法反超。
人工智能之所以能如此智能，便完全来自于7乘24小时的深度学习。深度学习灵感最初是来自于仿生学，仿的是大脑的运作规律。在人工智能中，堪比大脑的部分正是神经网络。
本文将从赤壁之战讲到神经网络，带你打开人工智能的大门，一睹深度学习的真容。
话说，赤壁之战激战正酣，然而有趣的是：我们故事里的三位男主--魏蜀吴三国统帅却都在一个微信群中，也没人退群。似乎这个群里正在进行着某种不可告人的交易。
下图就是这个“赤壁之战微信群”的群关系。
群里还埋伏有两名战地记者，同时也是当代著名的战略家： Tom 和 Jerry ，这对欢喜冤家，他们都想挖掘赤壁里两性相关故事，但就是这样一个细分领域，他们俩儿研究的题材却“截然不同”：一个是爱情、一个是基情。
群里有12位草民，他们并不属于魏蜀吴任何一个阵营，却“唯钱是从”，他们最感兴趣的是领赏、抢红包。他们可以是魏蜀吴三家任意一家的手下。
但12人中也分为三类，他们各自打听到了魏蜀吴三国统帅其中一位的兴趣，于是默默记下并格外关注此类型佳人。
魏蜀吴三国统帅在群里，一直想悬赏寻找一个佳人晚上来临幸。要求草民们随时留意。
此时群里新来了一个神秘人，没人知道神秘人身份，随着12名手下在群里的欢迎词，还有魏蜀吴三国统帅的上线，以及三位男主各自的活跃程度，群里炸了锅。
Tom 和 Jerry 两位八卦记者，马上嗅到了新闻的味道。马上炮制10w+网文。
而本文的读者，作为吃瓜群众，你最想知道的可能就是神秘人的性别，所以从 Tom 和 Jerry 的网文中你就可以清晰地判断出。
上面出现的种种人物，可谓是“各怀鬼胎”，下图描述了每个人的兴趣点：
神秘人出现时，12位手下“盲人摸象”猜测神秘人的身份：
12位手下每个人描述的都是同一个人，说的都是“部分正确的”，但是他们的描述全都是出于自己的猜测， 同时也存有侥幸心理，他们也在赌自己描述的关键词，能命中某一位男主，以此来邀功拿到赏赐。这几个手下含糊其辞，却煞有介事的描述，非常类似“谁是卧底 （快乐大本营游戏）”的规则。
上图也描述了典型的三层神经网络的基本构成为：Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是输出层。
当我们不考虑对内部结构进行细化，我们可以称这种为简单神经网络结构。
我在这里构建的场景，左侧列出了简单神经网络结构，右侧为了能形象说明各个层级的作用，我拿赤壁之战的三个男主进行了类比。
这个类比，可能比较荒诞不经，那么我们就举一个正经的例子，比如：让神经网络判断一个在12格中手写的数字是0还是1。
这时
注：简单神经网络结构示意图的探讨还未涉及卷积神经网络，卷积的概念后文会进行讨论。
简单神经网络结构中，输入层主要作用就是盲人摸象，隐藏层主要作用就是静静等待输入层的信息。
随着时代的变迁，封建制度更加完善，帝王的帮手也越来越多，他们已经不满足于守株待兔，而是组织人力主动出击。于是就有了更加细化的“卷积神经网络结构”。
而且似乎上个故事里只捕风捉影操作信息还是不太形象，为了让类比更形象，这个故事里我们就开始直接用“抓人”来代替“捕获信息”的设定。
下图描述了该结构的特点：
我们可以看到，主要是隐藏层发生了变化，由简单的一层，变为了 ”卷积操作+卷积层+池化层“的架构， 同时我在图里把输入层的作用也弱化了。
以猴哥为首的锦衣卫，凭借自己”火眼金睛“的特异功能，主动出击。主动在输入层中开启人脸扫描，马上把潜在的群友，按照”宁可错杀不可放过“的原则统统抓起来，押往东厂。
东厂会对锦衣卫押送过来的人进行精选，精选的方式有很多，比如挑选最符合帝王喜好的那一位，直接押送铜雀台。
后续流程和简单神经网络就保持一致。唯一的区别就是，Tom 和 Jerry 不再需要看各位男主的兴奋程度来推测，而是直接从铜雀台进行判断就可以了。
在这个故事中我们引出了“卷积神经网络结构”，如果说简单神经网络结构中输入层主要作用就是盲人摸象，隐藏层主要作用就是静静等待输入层的信息。
那么卷积神经网络结构中，隐藏层就要更为活跃，隐藏层成立了卷积层和池化层，并有个卷积操作用来主动出击。
以上的故事是《深度学习的数学》这本书里我提炼出来并进一步演绎的故事。
对应的示意图：
参考： 《这本书让我摆脱了被数学支配的恐惧！》
下面也介绍也这本书。
本书属于计算机类图书：
划分类别：科普类
易读性：五星
专业性：三星
观点创新性：三星
实体图书质量：四星
综合推荐等级：四星
个人推荐等级：三星半
本文是一篇“《深度学习的数学》读后感”，书籍作者毕业于数学系，对数学研究颇深，全书虽然是深度学习，却没有一行代码，读完不禁让人手痒，无处施展，于是作者独辟蹊径，给了一种使用 Excel 来“体验”的途径，不过整体体验欠佳，本来以为会使用复杂的函数，结果均为简单的加减乘除。但是也能从侧面进行理论验证，也算一种动手实践途径。作用和示意图一样，是理论文字版本的另一种演绎。如果理论你已经完全掌握，那么 Excel 的环节可能有点鸡肋。如果理论你根本读不下去，那么 Excel 的环节会很有帮助。
作者文中涉及计算机知识非常少，几乎没有深入探讨，每次提到都是浅尝辄止，只起到注解作用。所以本文会添加很多计算机相关的延伸阐述。
本文术语一览：
如果给你下面几个关键词，你会怎么造句？
我先来一个：
学习，比如学开车漂移，终极目标就是人车合一。 所谓人车合一，就是开车前的预想与实际操作的误差最小。所有的误差积累起来就是代价，比如翻车。 所谓漂移出神入化，就是零误差，无代价。
上面造句的内容，其实也引出了《深度学习的数学》这本书里的核心概念。
学习过深度学习一定绕不开 BP（反向传播法）的概念，那么为什么是？
选择反向传播而非前向传播，用一句话来总结原因：
计算机擅长递推关系式。（见2-2节）
我们说一个算法“性能”优越，大部分场景讲的是时间复杂度。说计算机擅长递推关系式，是因为通常这个算法时间复杂度更低。
参考 “求斐波那契数列之和” 这个问题，实现方法中，可以分为for in 循环累加和递推关系式等几种方式。 使用递推关系式进行计算的时间复杂度明显优于其他方式，是比较典型的用空间换取时间的策略。
正是递推在计算机上的复杂度优势，造就了误差反向传播法。
Q：激活函数不就是一个函数吗？激活一词怎么理解？
A：因为该函数的作用就是用他的取值来决定是否能激活神经元。
外积 wedge product 音译 内积 comer/scalar product
神经单元误差是误差反向传播法的基础。
实际的含义为：
回归分析平方误差与加权输入的关系。
那么问题来了。
误差反向传播法的特点就是将繁杂的导数计算替换为数列的递推。
Q：为什么用导数来表示神经单元误差？导数与误差是什么关系？
A： 导数能表示曲线的斜率，而误差的最小值就是斜率为0时。所以用导数来表示误差，可以方便表示： 当值越大，那么误差就越大。当导数为零时，误差也为零。
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【非礼勿视】以下为彩蛋部分，建议28岁以上男性观看
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ChenYilong
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iTeaTime(技术清谈)【-005期】【代号：赤壁】
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大话人工智能：从赤壁之战到神经网络
本文也是《深度学习的数学》的读后感，后文也会介绍这本书。
这是 iTeaTime（读作：IT Time，中文名：技术清谈） 第一次涉及人工智能的话题，所以谈得比较浅，后续还有有人工智能相关的话题，会谈得深一点。
引言
如果你问女朋友“是否听过神经网络、深度学习”，她可能会说”没有“。
但是当你问她“是否听过人工智能”，她八成说听过。如果还说没有，那就拿出大杀器--”围棋人机大战“。
人工智能的一个特点便是：
人工智能之所以能如此智能，便完全来自于7乘24小时的深度学习。深度学习灵感最初是来自于仿生学，仿的是大脑的运作规律。在人工智能中，堪比大脑的部分正是神经网络。
本文将从赤壁之战讲到神经网络，带你打开人工智能的大门，一睹深度学习的真容。
从赤壁之战到简单神经网络结构
话说，赤壁之战激战正酣，然而有趣的是：我们故事里的三位男主--魏蜀吴三国统帅却都在一个微信群中，也没人退群。似乎这个群里正在进行着某种不可告人的交易。
下图就是这个“赤壁之战微信群”的群关系。
群里还埋伏有两名战地记者，同时也是当代著名的战略家： Tom 和 Jerry ，这对欢喜冤家，他们都想挖掘赤壁里两性相关故事，但就是这样一个细分领域，他们俩儿研究的题材却“截然不同”：一个是爱情、一个是基情。
群里有12位草民，他们并不属于魏蜀吴任何一个阵营，却“唯钱是从”，他们最感兴趣的是领赏、抢红包。他们可以是魏蜀吴三家任意一家的手下。
但12人中也分为三类，他们各自打听到了魏蜀吴三国统帅其中一位的兴趣，于是默默记下并格外关注此类型佳人。
魏蜀吴三国统帅在群里，一直想悬赏寻找一个佳人晚上来临幸。要求草民们随时留意。
此时群里新来了一个神秘人，没人知道神秘人身份，随着12名手下在群里的欢迎词，还有魏蜀吴三国统帅的上线，以及三位男主各自的活跃程度，群里炸了锅。
Tom 和 Jerry 两位八卦记者，马上嗅到了新闻的味道。马上炮制10w+网文。
而本文的读者，作为吃瓜群众，你最想知道的可能就是神秘人的性别，所以从 Tom 和 Jerry 的网文中你就可以清晰地判断出。
上面出现的种种人物，可谓是“各怀鬼胎”，下图描述了每个人的兴趣点：
神秘人出现时，12位手下“盲人摸象”猜测神秘人的身份：
12位手下每个人描述的都是同一个人，说的都是“部分正确的”，但是他们的描述全都是出于自己的猜测，
同时也存有侥幸心理，他们也在赌自己描述的关键词，能命中某一位男主，以此来邀功拿到赏赐。这几个手下含糊其辞，却煞有介事的描述，非常类似“谁是卧底 （快乐大本营游戏）”的规则。
上图也描述了典型的三层神经网络的基本构成为：Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是输出层。
当我们不考虑对内部结构进行细化，我们可以称这种为简单神经网络结构。
我在这里构建的场景，左侧列出了简单神经网络结构，右侧为了能形象说明各个层级的作用，我拿赤壁之战的三个男主进行了类比。
这个类比，可能比较荒诞不经，那么我们就举一个正经的例子，比如：让神经网络判断一个在12格中手写的数字是0还是1。
这时
注：简单神经网络结构示意图的探讨还未涉及卷积神经网络，卷积的概念后文会进行讨论。
简单神经网络结构中，输入层主要作用就是盲人摸象，隐藏层主要作用就是静静等待输入层的信息。
从赤壁之战到卷积神经网络结构
随着时代的变迁，封建制度更加完善，帝王的帮手也越来越多，他们已经不满足于守株待兔，而是组织人力主动出击。于是就有了更加细化的“卷积神经网络结构”。
而且似乎上个故事里只捕风捉影操作信息还是不太形象，为了让类比更形象，这个故事里我们就开始直接用“抓人”来代替“捕获信息”的设定。
下图描述了该结构的特点：
我们可以看到，主要是隐藏层发生了变化，由简单的一层，变为了 ”卷积操作+卷积层+池化层“的架构，
同时我在图里把输入层的作用也弱化了。
以猴哥为首的锦衣卫，凭借自己”火眼金睛“的特异功能，主动出击。主动在输入层中开启人脸扫描，马上把潜在的群友，按照”宁可错杀不可放过“的原则统统抓起来，押往东厂。
东厂会对锦衣卫押送过来的人进行精选，精选的方式有很多，比如挑选最符合帝王喜好的那一位，直接押送铜雀台。
后续流程和简单神经网络就保持一致。唯一的区别就是，Tom 和 Jerry 不再需要看各位男主的兴奋程度来推测，而是直接从铜雀台进行判断就可以了。
在这个故事中我们引出了“卷积神经网络结构”，如果说简单神经网络结构中输入层主要作用就是盲人摸象，隐藏层主要作用就是静静等待输入层的信息。
那么卷积神经网络结构中，隐藏层就要更为活跃，隐藏层成立了卷积层和池化层，并有个卷积操作用来主动出击。
深度学习的数学读后感
以上的故事是《深度学习的数学》这本书里我提炼出来并进一步演绎的故事。
对应的示意图：
参考： 《这本书让我摆脱了被数学支配的恐惧！》
下面也介绍也这本书。
本书介绍
本书属于计算机类图书：
划分类别：科普类
易读性：五星
专业性：三星
观点创新性：三星
实体图书质量：四星
综合推荐等级：四星
个人推荐等级：三星半
本文是一篇“《深度学习的数学》读后感”，书籍作者毕业于数学系，对数学研究颇深，全书虽然是深度学习，却没有一行代码，读完不禁让人手痒，无处施展，于是作者独辟蹊径，给了一种使用 Excel 来“体验”的途径，不过整体体验欠佳，本来以为会使用复杂的函数，结果均为简单的加减乘除。但是也能从侧面进行理论验证，也算一种动手实践途径。作用和示意图一样，是理论文字版本的另一种演绎。如果理论你已经完全掌握，那么 Excel 的环节可能有点鸡肋。如果理论你根本读不下去，那么 Excel 的环节会很有帮助。
作者文中涉及计算机知识非常少，几乎没有深入探讨，每次提到都是浅尝辄止，只起到注解作用。所以本文会添加很多计算机相关的延伸阐述。
本文术语一览：
深度学习概念
如果给你下面几个关键词，你会怎么造句？
我先来一个：
学习，比如学开车漂移，终极目标就是人车合一。
所谓人车合一，就是开车前的预想与实际操作的误差最小。所有的误差积累起来就是代价，比如翻车。
所谓漂移出神入化，就是零误差，无代价。
上面造句的内容，其实也引出了《深度学习的数学》这本书里的核心概念。
误差反向传播法的必要性
递推在计算机上的复杂度优势造就了误差反向传播法
学习过深度学习一定绕不开 BP（反向传播法）的概念，那么为什么是？
选择反向传播而非前向传播，用一句话来总结原因：
我们说一个算法“性能”优越，大部分场景讲的是时间复杂度。说计算机擅长递推关系式，是因为通常这个算法时间复杂度更低。
参考 “求斐波那契数列之和” 这个问题，实现方法中，可以分为for in 循环累加和递推关系式等几种方式。
使用递推关系式进行计算的时间复杂度明显优于其他方式，是比较典型的用空间换取时间的策略。
激活函数
Q：激活函数不就是一个函数吗？激活一词怎么理解？
A：因为该函数的作用就是用他的取值来决定是否能激活神经元。
内积外积
外积 wedge product 音译
内积 comer/scalar product
神经单元误差
神经单元误差是误差反向传播法的基础。
实际的含义为：
回归分析平方误差与加权输入的关系。
那么问题来了。
误差反向传播法的特点就是将繁杂的导数计算替换为数列的递推。
Q：为什么用导数来表示神经单元误差？导数与误差是什么关系？
A： 导数能表示曲线的斜率，而误差的最小值就是斜率为0时。所以用导数来表示误差，可以方便表示：
当值越大，那么误差就越大。当导数为零时，误差也为零。
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