我所认识的深度学习

假设我们已经耗费了数千万美元，终于“炼”出了一个聪明的模型。那么，是不是直接把它插到服务器上就能用了呢？ 答案是：绝对不行，因为钱~！。

书接上文。同学问：“既然 CNN、Transformer 的论文和代码都是开源的，我能不能在寝室里手搓一个 DeepSeek 或者 GPT-4？”

最近技术圈都在吹 Vibe Coding，听着挺高级，其实说白了，就是像你用 Cursor 那样：不查手册、不背语法，全靠跟 AI 聊天，凭着“感觉（Vibe）”把代码变出来。

整理一下关于深度学习模型相关的概念，名词太多啦。但核心其实一直都是那么几个东西，大家可以一起来看看，如果有什么以为可以一起讨论一下

既然大家对于图片是怎么识别，有所了解，那么声音又是怎么识别的？( ^▽^ )？毕竟它可不想图片一样那么容易描述

在第一篇中我们了解到，大脑是通过层层加工来识别物体的。而在 AI 的世界里，实现这种“加工”最核心的工具就是 CNN（卷积神经网络） 。

在人工智能的世界里，“深度学习”是绝对的明星。但你有没有想过，为什么它要叫“深度”？难道是因为它思考得特别深奥吗？ 其实，“深度”是一个非常直观的物理描述：它指的就是神经网络的层数叠得特别多。