深度学习
深度学习（也叫深度结构化学习或分层学习）是一种机器学习，主要用于某些类型的神经网络。与其他种类的机器学习一样，学习环节可以是无监督的，半监督的，或监督的。在许多情况下，结构的组织方式是在输入层和输出层之间，至少有一个中间层（或隐藏层）。
某些任务，如识别和理解语音、图像或手写体，对人类来说很容易做到。然而，对于计算机来说，这些任务是很难做到的。在多层神经网络中（有两层以上），每增加一层，所处理的信息将变得更加抽象。
深度学习模型的灵感来自于生物神经系统的信息处理和通信模式；它们与生物大脑（尤其是人脑）的结构和功能特性有许多不同之处，这使得它们与神经科学的证据不相容。
一个多层次的神经网络。
问题和答案
问：什么是深度学习？答：深度学习是一种机器学习，它使用神经网络来处理信息，在组织上通常在输入和输出层之间至少有一个中间（隐藏）层。
问：深度学习中使用的不同种类的学习环节有哪些？
答：深度学习可以被组织成无监督、半监督和有监督的学习环节。
问：有哪些任务对人类来说很容易，但对计算机来说很难完成？
答：识别和理解语音、图像或笔迹等任务对人类来说很容易，但对计算机来说很难完成。
问：信息在多层神经网络中被处理时，会发生什么变化？
答：在多层神经网络中，每增加一层，所处理的信息就变得更加抽象。
问：深度学习模型的灵感是什么？
答：深度学习模型的灵感来自生物神经系统的信息处理和通信模式。
问：深度学习模型与生物大脑的特性有何不同？
答：深度学习模型在很多方面与生物大脑的结构和功能特性不同，特别是人脑，这使得它们与神经科学的证据不一致。
问：深度学习的另一个术语是什么？
答：深度学习也被称为深度结构化学习或层次化学习。
