作者 Jean-Louis Queguine
郭一璞 编译
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
在对技术毫无了解的人看来，人工智能是什么？
【流浪地球】里的AI语音助手MOSS么？还是【终结者】里的天网？
如果对当今人工智能的主流技术—— 深度学习 没有了解，可能真的会有人觉得，当前的科学家们在创造无所不能、无所不知的电影AI形象。
那么，如何用最浅显的方式，给大众解释什么是深度学习呢？
法国博主Jean-Louis Queguiner撰写了这篇【给我8岁的女儿解释深度学习】，以用深度学习技术搭建识别手写数字的神经网络为例，用清晰的方式，解释了深度学习的原理。
这些数字每个人的写法都不一样，要如何让计算机判断出这些手写体数字是几呢？
1、和数数一样简单
首先，考虑到0~9这十个数字，本身也是存在各种笔画的，那我们就拆解开来，看每个手写体数字里，有多少横竖撇捺，曲折弯弯。
左边竖着的一列是是个数字，上方横着的红色字符则是拆解出来的笔画，用这个表格，来统计每个字符里有多少个相应的笔画。
现在，我们来写一些新的数字，然后数一数，这些新写的数字里，有多少个红色的笔画，和上方的表格对比一下，就能判断出这些新写的数字是几了。
比如，第一个数字里，有一个「 / 」，一个「丨」，我们发现有这种特征的，是「1」这个数字，而且完全符合，那第一个数字就是「1」。
第二个数字，上下左右半圆各有2个，另外还有一个「 / 」，一个「丨」，总共10个笔画。比较之下，会发现上表中的数字「8」有8个笔画符合，数字「9」有6个笔画符合，那么这第二个数字就是「8」。
看懂这一步，那恭喜你已经搭建了世界上最简单的识别手写数字神经网络。
2、图像即矩阵
矩阵这个概念，大部分8岁的小学生肯定是没学过的，可以简单的理解为一串横竖的格子里，每个放一个数。
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