经验公式与深度学习（深度学习就是大规模的发现和验证经验公式）

深度学习最近很火热，对于深度学习究竟是什么，说法五花八门，我认为，所谓深度学习就是利用计算机的优势，高度的，大规模的发现和验证经验公式。

所谓经验公式，是相对理论公式而言的，理论公式通过精确的数学推导获得，经验公式通过生产，实践中的经验获得。

经验公式的特点是通过实践中的数据通过归纳，提炼获取数据和现象之间的关系，大部分都很难找到理论上的依据。但是，经验公式对人类社会的发展又十分重要，大量工程技术使用了经验公式。

经验公式也可以看成从经验得出的，数据与数据之间的联系。而数据处理正是计算机的拿手好戏，于是深度学习就是大规模的总结经验公式。

从目前深度学习应用比较多的领域可以看出：

1. 图像识别，本质上就是得到，那些数据符合那种特征的经验公式，这些公式无法通过数学推导，公式量非常大，无法通过人工编制，只能通过深度学习获取。
   

2. 语音识别，同图像识别一样，也是要获取语音的特征信息与含义之间的经验公式，这些公式也需要通过深度学习获取。