第1章 深度学习概述

建立能够模拟人类大脑进行分析和学习的神经网络，从而达到模仿大脑处理图像、声音、文本的目的——这就是深度学习的起源。

深度学习的核心是深度神经网络。深度神经网络是一种模仿神经网络进行信息分布式并行处理的数学模型。神经网络是机器学习的一个重要分支，而深度学习就是深度神经网络在近年来的重要突破。深度学习只需要使用简单的网络结构就能够实现对复杂函数的逼近，同时，由于网络层次较深，多个隐藏层能够非常好地表达数据的特征。

深度学习已经被广泛应用于语音识别、图像分类、自然语言处理等领域，尤其是谷歌旗下的深度思考（DeepMind）公司开发的人工智能围棋软件——阿尔法围棋（AlphaGo），先后击败李世石、柯洁等世界围棋名将，引起了人们对“人工智能是否能够取代人类”的大讨论。人工智能凭借深度学习的兴起，已然成为计算机领域炙手可热的研究方向。