写在前面
最近LeCun在他的Facebook主页发文，称“深度学习已死，可微分编程万岁！”，所以结合自己的一些理解，写一点自己的想法，对与不对，皆不负责哈。
深度学习的本质
深度学习本质上是一种新的编程方式——可微分编程。我们制定可重用的结构，包括：卷积网络、LSTM层、GAN、VAE、memory单元等。
使用深度学习框架开发DL软件，这种软件（即模型/网络）也被称为软件2.0。人们通过组合可复用的模块（网络层，即参数化的函数），得到模型/网络，构建一种新型软件，并且使用优化器基于数据训练网络，得到软件的细节，即模型的参数。
越来越多的人，开始习惯于不显示地指定解决某一任务的具体方法。他们不直接硬编码，而是通过让机器自动从数据中学到知识（机器学习称为数据驱动智能1.0，深度学习则为数据驱动智能2.0），我们说，拥有知识才拥有分类的能力，进而能够体现出智能。
人们以一种依赖于数据的方式，通过定义网络，然后让它们随着输入数据的动态变化而变化（神经网络也称为函数近似机，它会拟合数据，学到输入输出对中蕴藏的那个函数），进而构建DL软件，来解决现实世界中的问题。
神经网络是一个张量到张量的映射，它是一个函数，它有矩阵的表示形式，即模型矩阵*输入矩阵=输出矩阵。网络的每一层则是一个向量到向量的映射，也是一个函数。整个神经网络是一个链式结构，是一个复合函数，将输入向量代入第一层网络所对应的函数中，然后将函数结果代入第二层网络所对应的函数中，依次进行。这就相当于，对输入张量做了一个操作，它变成了中间结果，然后又做了其他操作，直至得到输出张量，所以整个神经网络也能用计算图来表示，有点类似于Spark中的DAG。
套用编程的思想，这就是调用第一个函数处理原始数据，接着，调用第二个函数处理该函数的返回结果，依次进行。所以，深度学习，或者神经网络，就是一种函数编程。基于DL开发的软件，不过就是计算输入数据，然后得到输出数据。
可微分编程
有一种新的编程范式——可微分编程，用这种语言编写程序（即Keras中的定义模型和编译模型），我们调用一些函数（也就是网络层），来处理输入。不过，我们仅指定了函数的结构以及它的调用顺序，而细节则留给了优化器。编译器需要通过反向传播计算梯度，然后使用基于梯度的优化方法，根据程序的目标函数，自动学习到细节，就像优化DL中的权重一样，进而编译出可用的DL软件。
软件1.0和2.0的区别
软件1.0是使用Python、Java等语言编写的，它由程序员编写的明确指令组成。
软件2.0则只是用一些样本数据对程序进行约束，基于可用的计算资源，搜索解空间，得到满足约束的接近最优解的软件细节。
事实上，大部分问题都是收集数据比明确地编写程序更容易。未来，大部分程序员不需要维护复杂的软件库，他们只需对要提供给神经网络的数据进行收集、整理、标记、分析和可视化即可。
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