今天看的部分是深度学习。由于已经有了先前的实验的基础，而且讲解中少了非常多的看着就“令人犯困”的各种高深的数学计算（当然，本质还是各种数学问题，但是由于太复杂而且一般利用框架的情况下无需关心），看起来比较容易。深度学习能自行从样本中选取特征是其一大特点，训练时只需直接提供样本和训练结果，而无需如一般的机器学习一样需要人工选取。今天主要讲解的卷积神经网络就是如此，而且其在图像识别领域等也能大获成功。而本视频中的对于语义分析的讲解也如醍醐灌顶，可以将每种词汇分解为各种意义的维度上的向量。这意味着如果语言学（或其他的什么学科）能做到把各种语言的各个词汇拆分成有限个意义维度上的向量，那么将可以用一个该维度的向量表示任何词汇，理论上这样将能做到准确的任何语言的互译