[人工智能]深度学习小思1

深度学习目前并没有一个统一的理论框架，没有理论上的解析解，模型的求解依赖于数值优化，因此，对深度学习模型架构的思考不能受限于naive的理论层面，而是应该结合优化算法。
理论上，一个简单的MLP就应该可以拟合出所有的函数关系。但是在正确拟合的前提下，MLP模型架构中需要的参数过多（MLP自身可以组合衍生出其他架构），这会使得路径过多，且过于稀疏，从而通常的随机剃度下降算法的优化路径太多，学习难度会大大的提升，从而在MLP的前提下，难以学得正确的参数。
因此，在算力和数据都有限的前提下，我们需要更加合理的模型架构，通过架构的合理设计，将优化路径范围缩小，使得正确模型的学习更加容易。
所以，深度学习中，理论完备不是重点，重点是，更加高效的学习到规律。条条大路通罗马，那一条才是在现实条件下，有可能快速达到的，这才是重要的。比如，对于一个复杂序列预测任务，我们或许可以在大量数据大量算力的训练下，花了很久才能得到一个较好的MLP模型，但是如果换成了注意力模型，可能相对少量数据少量算力，并且很快的就可以得到一个更好的模型。