经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature ， 然后对feature进行分类 。分类结果十分取决于feature的好坏 。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上 。那时的机器学习有个更合适的名字叫feature engineering。
后来人们发现 ， 利用神经网络 ， 让网络自己学习如何抓取feature效果更佳 。于是兴起了representation learning 。这种方式对数据的拟合更加灵活 。
网络进一步加深，多层次概念的representation learning将识别率达到了另一个新高度 。于是你听到了是个搞机器学习的人都知道的名字：deep learning 。实指多层次的特征提取器与识别器统一训练和预测的网络 。
end to end的好处：通过缩减人工预处理和后续处理，尽可能使模型从原始输入到最终输出，给模型更多可以根据数据自动调节的空间，增加模型的整体契合度 。
拿语音识别为具体实例 。普遍方法是将语音信号转成频域信号 ， 并可以进一步加工成符合人耳特点的MFCC进行编码（encode） 。也可以选择Convolutional layers对频谱图进行特征抓取 。这样可在encode的部分更接近end to end 中的第一个end 。
但识别出的结果并不可以告诉我们这段语音到底是什么 。DNN-HMM混合模型还需要将DNN识别出的结果通过HMM来解码（decode） 。而RNN-CTC就将HMM的对齐工作交给了网络的output layer来实现 。在decode的部分更接近end to end 中的第二个end 。
木铎解老之四：道法自然四、道法自然
有物混成，先天地生 。寂兮寥兮，独立而不改，周行而不殆，可以为天下母 。吾不知其名，强字之曰道 ， 强为之名曰大 。大曰逝，逝曰远，远曰反 。故道大，天大 ， 地大，人亦大 。域中有四大，而人居其一焉 。人法地，地法天，天法道，道法自然 。
《道德经》第二十五章
前面几章可以算是一种铺垫，现在我们要接触到《道德经》go语言神经网络的几个核心观点之一：无为 。无为这个词随着《道德经》和魏晋玄学的普及已经成了中国文化中的一个基本概念 。至于什么是无为 ， 不同的人有不同的解释，有人认为无为就是清心寡欲，放下尘缘，什么都不作，这是从佛教的角度来理解无为 。也有人认为无为是表面上什么都不作，但是在背后下功夫 ， 无为而无不为，这是从军事或是阴谋学的角度来理解无为 。各个时期各个流派的人面对不同的问题，于是go语言神经网络他们也把《道德经》中的“无为”理解成各种不同的涵义 。
由于我的知识体系和专业背景（码农）和以前的解释《道德经》的人不一样 ， 所以我自然对无为也有我自己解释，我不敢说我的解释更接近于《道德经》的原意，更不敢说别人的解释都是错的，不过这本书的成书年代最少在两千年前 ， 所以我只能说我和其他人一样都可能是一种对原文的误解和瞎掰，下面让我们正式进入我这个版本的瞎掰，嘿嘿 。
我通读了《道德经》之后我发现《道德经》中最核心的两个词就是无为和自然 ， 那么这两个词之间是否有什么联系呢？我相信是有的，老子在《道德经》中提倡“无为” ， 又说“人法地 ， 地法天 ， 天法道，道法自然”，那么“无为”是什么呢？就是“道法自然”嘛 。道是什么呢？《道德经》第二十五章说:“有物混成，先天地生 。寂兮寥兮，独立而不改，周行而不殆，可以为天下母 。吾不知其名，强字之曰道” ， 可见“道”就是某种看不见摸不着，但是又无处不在的东西，我们今天俗称其为“规律” 。《道德经》中的规律是什么样的规律呢？我们前面已经说过了“道法自然”，那么《道德经》中讲的我们可以称之为“自然规律”，遵循“自然规律”去做事也就是“无为” 。什么我们要遵循“自然规律”去“无为”呢？因为自然是一个复杂系统，人类社会同样是一个复杂系统，《道德经》相信在这些复杂系统中有某些共性 ， 而自然作为最大最复杂的复杂系统当然应该被我们效仿和学习 。
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