究竟深度学习在干什么

今天我谈一些经过个人实践的一些可以落地视角和方法。

深度学习是在设计知识的联系，这种联系就形成结构。

用设计的方法来读书

所谓设计其实是指一个过程，在这个过程中采取一定的思维及思维方法，而深度学习就是要使用一系列的思维及思维方法来设计学到的知识，把学到的知识跟已有的知识联系起来，而这种联系就会打破原有知识的结构，重新塑造出一个新的知识结构。

在这个设计过程要使用的一些思维及思维方法

• 系统思维
  

• 减法思维
  

• 还原法思维
  

• 假设性思维
  

• 创新的思维【水平思维】

通常我们读书就是学习到书中的知识

抱着这个视角会有很大的问题，因为一个人的学习，不仅是学习书中的知识，而且要重构知识，每个人都有现有的知识存量，要把新学到的知识通过设计嵌入到已有的知识系统。

一个根本的方法

设计一个简单的形式来表述知识，形式就是指结构的外形可、可视化、形象化，并同时形成一种样式与秩序。而这个设计就要用到一些思维的方法【系统思维、减法思维、还原法思维、等等】。知识要经过自己的设计转一手，嵌入到已有的知识体系。

深度学习

深度学习，就是在你读书的过程中，不仅是获取知识，而且还要生成知识，而这个生成的知识，就是透过设计。

知识要变成能用的思维

读书获取的知识，跟大脑里能用的思维还有很远的距离，因为大脑用的思维要简单，而知识却是复杂的，知识要设计成简单的形式就能变成大脑里可用的思维。很多时候，读了很多书发现也没啥用，就是知识跟思维之间的断层造成的，这个断层，正是需要设计的地方。通过设计打通知识与思维的通道。知识要做到简，反过来大脑通过这个【简】就可以驾驭知识。

结论：

深度学习其实是一个对知识重新设计的过程。非设计不足以把知识变成大脑里的思维。非设计不足以把新学来的知识嵌入已有的知识体系。深度学习干的是就是一个设计的活，每个人都要或多或少懂一些设计思维，这样有助于自己更高效、更有深度的去学习。

站在程序员角度，常用算法与数学没有一毛钱的关系，仅是评估算法是定量分析下。但对多数程序员而言，这些常用算法还需要再自己评估吗？平时只是调用库函数而已。

站在科研人负角度，解决某一具体问题，通常要采用数学模型进行建模分析，但这个模型与实用算法之间通常有非常大的差距。

结论：是程序员的话，深刻理解常见算法，并应用其解决自己工作中的常见问题，不要老想到数学家的事！是科研人员的话，多多发论文，多申请基金，反正现在国家在基金支助上不差钱，就不要想着什么实用了，这么多年都证明：真正实用的是少数！

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