深度学习应用入门

　　深度学习技术

　　这一轮AI的技术突破，主要源于深度学习技术，而关于AI和深度学习的发展历史我们这里不重复讲述，可自行查阅。我用了一个多月的业务时间，去了解和学习了深度学习技术，在这里，我尝试以一名业务开发工程师的视角，以尽量容易让大家理解的方式一起探讨下深度学习的原理，尽管，受限于我个人的技术水平和掌握程度，未必完全准确。

　　1. 人的智能和神经元

　　人类智能最重要的部分是大脑，大脑虽然复杂，它的组成单元却是相对简单的，大脑皮层以及整个神经系统，是由神经元细胞组成的。而一个神经元细胞，由树突和轴突组成，它们分别代表输入和输出。连在细胞膜上的分叉结构叫树突，是输入，那根长长的“尾巴”叫轴突，是输出。神经元输出的有电信号和化学信号，最主要的是沿着轴突细胞膜表面传播的一个电脉冲。忽略掉各种细节，神经元，就是一个积累了足够的输入，就产生一次输出（兴奋）的相对简单的装置。

　　树突和轴突都有大量的分支，轴突的末端通常连接到其他细胞的树突上，连接点上是一个叫“突触”的结构。一个神经元的输出通过突触传递给成千上万个下游的神经元，神经元可以调整突触的结合强度，并且，有的突触是促进下游细胞的兴奋，有的是则是抑制。一个神经元有成千上万个上游神经元，积累它们的输入，产生输出。

　　人脑有1000亿个神经元，1000万亿个突触，它们组成人脑中庞大的神经网络，最终产生的结果即是人的智能。

　　2. 人工神经元和神经网络

　　一个神经元的结构相对来说是比较简单的，于是，科学家们就思考，我们的AI是否可以从中获得借鉴？神经元接受激励，输出一个响应的方式，同计算机中的输入输出非常类似，看起来简直就是量身定做的，刚好可以用一个函数来模拟。

　　通过借鉴和参考神经元的机制，科学家们模拟出了人工神经元和人工神经网络。当然，通过上述这个抽象的描述和图，比较难让大家理解它的机制和原理。