1.1 深度學習的基礎理論

深度學習（DL）是機器學習（ML）家族的一部分，是基于對人工神經網絡的研究。深度學習中的“深度”是指神經網絡中包含很多層。隨著網絡越來越深，學習效果也不斷改善。每一層網絡都以特定的方式處理輸入數據，然后將輸出數據傳送至下一層。這樣，上一層的輸出就變成下一層的輸入。

訓練深度學習網絡很耗時，而且需要大量的數據。神經網絡起源于 20世紀 50年代，但直至近些年隨著算力和存儲能力的提升，深度學習算法才逐漸應用于一些很實用的新技術，包括語音識別、機器視覺和醫學圖像分析等。本節介紹深度學習的基礎理論。