机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。机器能否像人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。
机器学习虽然发展了几十年，但还是存在很多没有良好解决的问题：
例如图像识别、语音识别、自然语言理解、天气预测、基因表达、内容推荐等等。目前我们通过机器学习去解决这些问题的思路都是这样的（以视觉感知为例子）：
从开始的通过传感器（例如CMOS）来获得数据。然后经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。最后一个部分，也就是机器学习的部分，绝大部分的工作是在这方面做的，也存在很多的paper和研究。
而中间的三部分，概括起来就是特征表达。良好的特征表达，对最终算法的准确性起了非常关键的作用，而且系统主要的计算和测试工作都耗在这一大部分。但，这块实际中一般都是人工完成的。靠人工提取特征。
然而，手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，能不能选取好很大程度上靠经验和运气，而且它的调节需要大量的时间。既然手工选取特征不太好，那么能不能自动地学习一些特征呢？答案是能！Deep Learning就是用来干这个事情的，看它的一个别名UnsupervisedFeature Learning，就可以顾名思义了，Unsupervised的意思就是不要人参与特征的选取过程。
特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？
特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？就一个图片来说，像素级的特征根本没有价值。例如下面的摩托车，从像素级别，根本得不到任何信息，其无法进行摩托车和非摩托车的区分。而如果特征是一个具有结构性（或者说有含义）的时候，比如是否具有车把手（handle），是否具有车轮（wheel），就很容易把摩托车和非摩托车区分，学习算法才能发挥作用。
初级（浅层）特征表示
复杂图形，往往由一些基本结构组成。不仅图像存在这个规律，声音也存在。他们从未标注的声音中发现了20种基本的声音结构，其余的声音可以由这20种基本结构合成。
结构性特征表示
小块的图形可以由基本edge构成，更结构化，更复杂的，具有概念性的图形如何表示呢？这就需要更高层次的特征表示，比如V2，V4。因此V1看像素级是像素级。V2看V1是像素级，这个是层次递进的，高层表达由底层表达的组合而成。专业点说就是基basis。
直观上说，就是找到make sense的小patch再将其进行combine，就得到了上一层的feature，递归地向上learning feature。
从文本来说，一个doc表示什么意思？我们描述一件事情，用什么来表示比较合适？用一个一个字嘛，我看不是，字就是像素级别了，起码应该是term，换句话说每个doc都由term构成，但这样表示概念的能力就够了嘛，可能也不够，需要再上一步，达到topic级，有了topic，再到doc就合理。但每个层次的数量差距很大，比如doc表示的概念->topic（千-万量级）->term（10万量级）->word（百万量级）。
一个人在看一个doc的时候，眼睛看到的是word，由这些word在大脑里自动切词形成term，在按照概念组织的方式，先验的学习，得到topic，然后再进行高层次的learning。
Deep Learning的基本思想
假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>……=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。当然了，如果丢掉的是没用的信息那多好啊），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。
对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。
另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。
