可微编程的概念
    神经网络当成一种语言，而不是一个简单的机器学习的方法，从而描述我们客观世界的概念以及概念之间的关系。

    可微编程和现有的深度学习、机器学习又有什么关系呢？这里有一个简单的对比，在上图中显示的三个实体之间发生的三项关系。目前最流行的方法是用深度学习提取特征，然后结合机器学习的一些方法来解决实际当中的一些问题，也可以反过来用深度神经网络拿来直接生成数据，也就是目前最火的生成式对抗网络。

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    缺失的就是把现有的机器学习的方法转化成等价的神经网络，使得同时具有传统的统计机器学习方法的可解释性强以及深度神经网络性能较优等优点。
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    该系列会介绍业界根据具体实现不同而划分为两大类：

    1. 基于现有机器学习，深度学习和已有语言结合的框架