崇志宏：深度学习到底解决了什么问题？ 东南大学

东南大学 数据与智能实验室  在筹划假期的研讨班，经过反复考虑，还是把主题确定为：认知计算与数据处理的联结主义的套路。联结主义的讨论解决了什么问题呢？解决了symbol
grounding问题！使得符号方法中的符号能够有物理世界的语义解释，符号演算对应物理世界的过程。

在技术层面上，深度模型解决了高维空间的推理和学习问题：产生网络和推理网络以及variational lower bound解决高维模型的计算复杂度问题。这个框架可以避免迭代逼近的时间开销，甚至干脆把learned approximate inference也扔掉，就有对抗学习网络。这些特点能够反映当前深度学习技术的关键进展！

在这个框架下再来仔细研究具体的技术方法和一些variant，才能够看懂当前深度学习可能的发展方向，以及在众多的文献中做出正确的评价。