探索路人能听得懂的深度学习（开题）

本文转载自我的另一个专栏

这里的路人，是指对人工智能有强大好奇心，愿意花一点时间思考，但是受制于数学和没有大量的时间去研究学习的小伙伴；

本专栏汇集一些短小的视频，分享我在学习过程中的一些探索，尝试直观地解释人工智能背后的智慧所在；

也欢迎大家提供好的问题，因为好的问题能激发好的思考，好的问题，胜过好的回答；

人工智能，应用广泛功能强大，但被很多人误认为是黑匣子，只因为还没人提出系统理论（很多学者正在努力的理论创作中）；目前虽然没有系统理论，但如果能直观感受到人工智能的“智慧”根基长什么样子，也是件有趣且务实的工作；

一种观点：人工智能 = 众多聪明高效算法+强大计算的合体效果；

这里所有的视频都是从吴恩达深度学习课程笔记与李宏毅深度学习课程笔记的学习中感受到的各种算法背后的“智慧”；既然是感受，所以回避了纯数学推导，侧重解释数学公式背后的直觉和逻辑。

预测价格中的深度学习

预测涨跌中的深度学习

对前两个视频的补充

路人版的多类别分类模型介绍

路人版的深度学习概念介绍

路人版的3种模型表现差情况及其原因和解决方案

1. gradient descent 的gradient 展示了如何自动感知目的地并精确告知运动方向和幅度的“智慧”
2. learning-rate学习步伐的设置的算法中，也能看到人工“智慧”的踪影： adagrad让learning rate具备追踪每个参数自我更新节奏的“智慧”
3. neuralnet中最常见的sigmoid函数与linear combination是怎么来的