其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。
        现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。
        深度学习的相关技术
        深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。
        几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据(如图像的像素值)转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。
        深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。
        监督学习
        机器学习中，不论是否是深层，最常见的形式是监督学习。我们要建立一个系统，它能够对一个包含了一座房子、一辆汽车、一个人或一个宠物的图像进行分类。我们先收集大量的房子，汽车，人与宠物的图像的数据集，并对每个对象标上它的类别。在训练期间，机器会获取一副图片，然后产生一个输出，这个输出以向量形式的分数来表示，每个类别都有一个这样的向量。我们希望所需的类别在所有的类别中具有最高的得分，但是这在训练之前是不太可能发生的。通过计算一个目标函数可以获得输出分数和期望模式分数之间的误差(或距离)。然后机器会修改其内部可调参数，以减少这种误差。这些可调节的参数，通常被称为权值，它们是一些实数，定义了机器的输入输出功能。
        在典型的深学习系统中，有可能有数以百万计的样本和权值，和带有标签的样本，用来训练机器。为了正确地调整权值向量，该学习算法计算每个权值的梯度向量，表示了如果权值增加了一个很小的量，那么误差会增加或减少的量。权值向量然后在梯度矢量的相反方向上进行调整。我们的目标函数，所有训练样本的平均，可以被看作是一种在权值的高维空间上的多变地形。负的梯度矢量表示在该地形中下降方向最快，使其更接近于最小值，也就是平均输出误差低最低的地方。

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