從根本上說，深度學習和所有機器學習方法一樣，是一種用數學模型對真實世界中的特定問題進行建模，以解決該領域內相似問題的過程。
首先，深度學習是一種機器學習。既然名為「學習」，那自然與我們人類的學習過程有某種程度的相似。回想一下，乙個人類小朋友是如何學習的？
這個有趣的識字過程看似簡單，實則奧妙無窮。認字時，一定是小朋友的大腦在接受許多遍相似影象的刺激後，為每個漢字總結出了某種規律性的東西，下次大腦再看到符合這種規律的圖案，就知道是什麼字了。
其實，要教計算機認字，差不多也是同樣的道理。計算機也要先把每乙個字的圖案反覆看很多很多遍，然後，在計算機的大腦（處理器加上儲存器）裡，總結出乙個規律來，以後計算機再看到類似的圖案，只要符合之前總結的規律，計算機就能知道這圖案到底是什麼字。
用專業的術語來說，計算機用來學習的、反覆看的叫「訓練資料集」；「訓練資料集」中，一類資料區別於另一類資料的不同方面的屬性或特質，叫做「特徵」；計算機在「大腦」中總結規律的過程，叫「建模」；計算機在「大腦」中總結出的規律，就是我們常說的「模型」；而計算
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