探索路人能聽得懂的深度學習（視頻更新中）

03-19

這裡的路人，是指對人工智慧有強大好奇心，願意花一點時間思考，但是受制於數學和沒有大量的時間去研究學習的小夥伴；

這裡彙集一些短小的視頻，分享我在學習過程中的一些探索，嘗試直觀地解釋人工智慧背後的智慧所在；

也歡迎大家提供好的問題，因為好的問題能激發好的思考，好的問題，勝過好的回答；

嘗試講給路人聽的人工智慧（深度學習）系列視頻_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ乾杯~-bilibili?

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人工智慧，應用廣泛功能強大，但被很多人誤認為是黑匣子，只因為還沒人提出系統理論（很多學者正在努力的理論創作中）；目前雖然沒有系統理論，但如果能直觀感受到人工智慧的「智慧」根基長什麼樣子，也是件有趣且務實的工作；

一種觀點：人工智慧 = 眾多聰明高效演算法+強大計算的合體效果；

下面視頻記錄的是我從吳恩達深度學習課程筆記與李宏毅深度學習課程筆記的學習中感受到的各種演算法背後的「智慧」；既然是感受，所以迴避了純數學推導，側重解釋數學公式背後的直覺和邏輯。

預測價格中的深度學習

https://www.zhihu.com/video/956086091774705664

預測漲跌中的深度學習

https://www.zhihu.com/video/956086262008885248

對前兩個視頻的補充

https://www.zhihu.com/video/956092723820802048

路人版的多類別分類模型介紹

https://www.zhihu.com/video/956575789211258880

路人版的深度學習概念介紹

https://www.zhihu.com/video/956585863052795904

路人版的3種模型表現差情況及其原因和解決方案

https://www.zhihu.com/video/956639254583963648

gradient descent 的gradient 展示了如何自動感知目的地並精確告知運動方向和幅度的「智慧」
learning-rate學習步伐的設置的演算法中，也能看到人工「智慧」的蹤影： adagrad讓learning rate具備追蹤每個參數自我更新節奏的「智慧」
neuralnet中最常見的sigmoid函數與linear combination是怎麼來的