之前有问一些朋友意见，都说根本不懂你这货在胡说八道什么。或许是学艺不精，加上表达能力捉鸡吧。
但是做事总得有始有终，只要能看到有个人点开，那就有勇气把都写完。尽自己最大的努力去解释清楚。
计划是，介绍完神经网络的功能，如何训练，之后什么是深度学习，还有它的一些应用。希望传达给大家的是，AI将会对社会带来巨大冲击，这现在也是领域内大牛们公认的。看最近从美国、英国、日本，再到中国发布的报告，各国政府也都在着手准备应对。
最后还希望能够引起大家的思考，自己现在或是将要从事的职业在这场革命中将会怎么样，是否会被取代掉，如果是的话，自己又将如何去应对。
谢谢。
之前有讲到，神经网络的主要功能就是对数据进行分类。
但是，并不是说一开始，我们把神经元连接好，把神经网络的架构搭建出来之后，它就能自动进行分类了。
那么，怎么样才能让它具有这个功能呢。
实际上，每个可以用来精确分类和预测的神经网络，几乎都是需要进行训练，才能从初始网络，变成具有强大功能的网络。就如人类一样，需要经过大量的训练才能熟练地掌握某种能力。
那么，训练是什么呢？又怎么来训练呢？
训练的目的
简单说吗，训练的目的就是让神经网络能够熟练并准确地完成某个特定任务。
更详细来说，我们有一个数据集。它有很多输入和相对应的输出
。那么我们的神经网络就利用这些已有的数据集，来进行训练，最后，获得一个我给它一个特定x输入，然后能给出一个估计输出
的神经网络。这个估计
能够尽量接近真正的输出
。
这里要提一个机器学习中的术语，损失函数 (Loss Function). 可以大致当成是，估计和真正输出
之间的距离。而这个估计距离的方法有很多种，简单的比如说直接看成两者之间的差。
那么我们训练的目的实际上就是，如何挑选神经网络参数，从而使得损失函数的值最小。因此，训练事实上是可以看做是一个优化问题的。
okay，然后来说说怎么来训练吧。
训练的方法
在目前的多层神经网络中，其中一个最重要的算法就是，反向传播 (backpropagation)算法。
为什么叫做反向传播这么奇怪的名字呢。但正如它的名字一样，它确实是反过来从最底层的输出层开始，向上传播东西，到达中间的隐藏层，最后再到输入层。
那么，这里传播的又是什么呢？
可以大致看成是一种叫做梯度 (gradient) 的东西, 有什么用呢。之后，整个神经网络会根据不断往回传的梯度，用一种叫做梯度下降法 (Gradient Descent)的方法，来对神经网络的参数进行更新，使得神经网络更加接近我们想要的神经网络。
最好还是打个比方吧。
如果我们在玩一个猜数字游戏。从1到100，我先在心里想一个在这个范围内的数字，然后你来猜。
好的，假设我心里想的是75，你要来猜我心里想的是什么数字。
于是，你先猜50，这是一个当前的预测。然后我想了想，告诉你不对，然后还说低了。
这个时候，相当于我反向传播给你了一个梯度信号，而梯度的用处是什么呢。
这时，你一听低了，于是你就会猜一个比50更加大的数字对不对；假如之前我说高了，那你就会往比50小的数调整。
梯度就相当于这里的我说的高了低了，也就是说它告诉了网络的参数该往哪个方向进行调整，是往大呢，还是往小呢。
你根据这个梯度来调整猜测数据的方法，就叫做梯度下降法。而事实上，梯度下降法就是用原来的值，根据所得梯度加减一个值, 使得参数更加接近自己想要的那个参数。
学习率
如果，这里我再告诉你另外一个信息。比如说，大了很多，或者是，小了但很接近了。
那么你会根据，这个很多和接近来变化调整猜测值的大小。比如说，我说差了很多，那么你就会一下调整很大数字；而接近的话，就只会稍稍调整一下。
这个就叫做梯度下降法中的学习率 (learning rate)。
如果每次你猜时，调整的步长不变的话，如果设置步长太小，那么就会猜很多很多次才能接近正确结果；而太大的话，那么就会不断的越过正确答案。
所以最好的是，最开始用比较大的步长，之后快接近的时候用小步长。同理，训练开始用大的学习率，而慢慢用小的学习率，这样就能更好的接近结果。
虽然这个比喻很多地方还是很不恰当的，但是可能会好理解一些。如果是深层网络的话，那么可以想象成是很多人的猜数游戏，大家排成几层，然后前面一层告诉后面一层他们的猜测，然后后一层将这个数字乘以一个数字和加上非线性处理之后，继续传往下一层。直到最后的输出，与真实输出进行对比，然后将错误信息（梯度信息），再反过来传到最上层输入层，途中各人根据梯度，来调整自己的乘数。慢慢地最终将越来越接近最后的结果。
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