Siri、AlphaGo等技术与产品引爆了人工智能，也使得深度学习的话题日益火爆。但到底什么事深度学习呢？
首先要从神经网络说起，神经网络是对人脑的模拟，人脑由亿万个神经元组成，神经元之间通过突触来进行连接。由此，神经网络由很多的节点组成，节点之间有边进行连接，如下图：
其中最左边的节点组成一层，称为输入层，最右边的组成一层，称为输出层，中间的节点称为输出层，输出层有可以有一层或者多层。其中神经网络中的个节点都代表了一个数学函数，最常用的是逻辑斯谛函数，而边则有一个权重，读者可以简单的将其理解为一个数字就可以了。
网络的最初形态确定后，每条边都会有一个权值，这个可以是统一一个数字或者是随机的数字，我们接下来所要做的就是调整这些数字的值。怎么调整呢？就需要“样本”，也就是所谓的训练数据，比如我们想要让这个神经网络能够区分猫跟狗，则就需要准备好多猫狗的照片，然后通过输入层输入到网络中，在输出层查看结果，然后再跟真实结果对照，如果输入的结果是争取的，则什么都不用做，如果输出错误，那么就按照一定的算法调整网络中边的权值，也就是改变数字的大小。当把所有的样本都使用过后，就完成了对神经网络的训练，我们就可以用来区分猫与狗的照片了。
在过去，受计算机性能的限制，我们在做神经网络实验时一般都只有一个隐层，而且整个网络中节点的数量也有限，这极大的限制了神经网络的应用。
时至今日，我们使用神经网络时，不仅节点的数量大大增加，而且隐层的数量也得到巨大增长，这得益于以下一个原因：
- 硬件性能的提高，特别是GPU处理性能的巨大提高，使得我们可以在可接受的时间内完成模型的训练；
- 机器学习算法和信号处理等方面的科研取得了长足的进步，这使得我们可以高效的使用一些较为复杂的线性或者非线性函数。
- 用于神经网络训练的数据集在数量和质量方面都得到了极大的发展。
简而言之，当神经网络隐层的数量大于三层（也有人认为大于一层就算）时，我们就可以把这个网络称为深度网络，对深度网络进行训练就叫深度学习。
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