为什么现在微分数学与深度学习如此割裂？
2023-07-17 阅读 109
微分数学和深度学习之间的割裂主要是由于两者的发展历史和应用领域的不同。
微分数学是数学的一个分支，主要研究函数的变化率和相关概念。它在物理学、工程学、经济学等领域有广泛应用。微分数学的理论基础包括微分、导数、偏导数、微分方程等，这些概念和方法被广泛应用于求解实际问题。
深度学习是机器学习的一个分支，主要研究利用神经网络模型进行模式识别和数据分析。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破。深度学习的理论基础包括神经网络、反向传播算法等，这些方法主要用于训练神经网络模型。
尽管微分数学和深度学习有不同的发展历史和应用领域，但它们之间存在一些联系。深度学习中的神经网络模型可以看作是复杂函数的近似表示，而微分数学中的导数和偏导数等概念可以用于计算神经网络模型的参数更新。因此，微分数学的一些概念和方法在深度学习中也有应用。
然而，目前微分数学和深度学习之间的割裂主要是由于深度学习的发展更加注重实践和工程应用，而微分数学的研究更加注重理论推导和数学证明。此外，深度学习的发展还受到计算机科学和工程学的影响，而微分数学的研究则更加注重数学领域的发展。因此，微分数学和深度学习的研究者们在研究方法、术语和目标上存在一定的差异，导致了它们之间的割裂。
然而，随着深度学习的快速发展和广泛应用，微分数学和深度学习之间的联系也越来越紧密。越来越多的研究者开始探索如何将微分数学的方法和概念应用于深度学习中，以提高深度学习的理论基础和性能。相信随着时间的推移，微分数学和深度学习之间的割裂将逐渐减少，它们将更加紧密地结合在一起。
更新于 2023年07月17日
