Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。

人类智能和神经元

人类智能最重要的部分是大脑，大脑虽然复杂，它的组成单元却是相对简单的，大脑皮层以及整个神经系统，是由神经元细胞组成的。而一个神经元细胞，由树突和轴突组成，它们分别代表输入和输出。连在细胞膜上的分叉结构叫树突，是输入，那根长长的“尾巴”叫轴突，是输出。神经元输出的有电信号和化学信号，最主要的是沿着轴突细胞膜表面传播的一个电脉冲。

Deep Architecture 的三个特点：深度不足会出现问题；人脑具有一个深度结构（每深入一层进行一次abstraction，由lower-layer的features描述而成的feature构成，就是上篇中提到的feature hierarchy问题，而且该hierarchy是一个稀疏矩阵）；认知过程逐层进行，逐步抽象。

反向传播算法(Back Propagation)

我们首先直观的介绍反向传播算法，最后再来介绍这个算法的推导。当然读者也可以完全跳过推导部分，因为即使不知道如何推导，也不影响你写出来一个神经网络的训练代码。事实上，现在神经网络成熟的开源实现多如牛毛，除了练手之外，你可能都没有机会需要去写一个神经网络。

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