菜鸟生啃深度学习系列（一）我对深度学习初步理解
前言
我对于想要学习深度学习的想法由来已久了，从高中的某一次比赛经历中偶然了解到这个领域，但自从进入了大学并选择了人工智能专业，接触了大量的深度学习项目、发展、思想，并了解到了脑神经学领域更加确定了自己所渴望的最终所在，但自从近一年经历了个人的剧烈的思想波动期，也渐渐偏离了我必须要实现AGI的想法，并因此而感到失落和肃清感，但我始终没有做到的是，放弃，哪怕是在我最低谷期，哪怕是我在意识到自己的问题所作，思想形成的原因，以及可能会走向的结局后，我心中的神话强行瓦解了，但我始终没有忘记那一刻的，持续积压的恶意让我积蓄，成为了我的深海，另我沉溺其中，但星光也始终悬挂于夜空的高处，始终是如此的耀眼，我在这两者之中，已然成为了存在本身，因此我也只需要让存在继续存在下去就好，这就是我，这一切同时构成了我，世界于我，我于世界，最终成为成为本身。
前方的路未见，脚下的路未生，而我已然朝着心中的路走去
深度学习历史概况>分类问题、预测问题>线性回归>梯度下降
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最后，是关于除了梯度下降典型应用案例的 房价预测/鸢尾花分类 等
其他方面的应用案例，比如 鸡兔同笼问题。你可能会问，梯度下降还能解决这种问题？是的，它不仅可以，甚至还有点大炮打蚊子了。因为梯度下降的原理就是通过不断降低损失L2，实现逼近结果，让模型自己得出来一个算法去求解。
深度学习之所以如此广受瞩目，是因为它不仅仅能够做到能够自然语言处理，还能够做到人脸识别，机器翻译，图像识别，图像生成，语音生成，语音识别，甚至是自己打游戏....
你可以发现它似乎任何事情都能够做到，这正是深度学习的魅力所在，它深切的关系到了我们生活的方方面面，在你的手机里、刷的短视频中、购物的商品推荐中、网页的搜索中、导航的路线规划中。同时它是目前整个历史上以来，尤其可能实现的"超越人类的工具"，是未来的技术奇点，是迫在眉睫的需要解决的问题，是资产和无产的解决方案之一，是可能造成人类威胁的未知，是新宇宙爆炸的奇点，是注定的可能性....
早期的深度学习研究，诞生于“达特茅斯会议”[#1]后的两个流派分别是符号主义和连接主义
- （但我个人认为，如果追溯的话，最早可以追溯到，古希腊哲学>文艺复兴>巴贝奇[差分机]以及那名最早的女性程序员>香农，但归其根本，是人类对世界的探问和对真相的索取所导向的必然结果，是这一切的共同结果）
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