深度学习的框架是神经网络模型，但它研究的是多层隐藏层的深度神经网络。神经网络的重要特性是它能够从环境中学习，神经网络的学习是一个过程，在其所处环境的激励下，相继给网络输入一些样本模式，并按照一定的规则（学习算法）调整网络各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束。卷积神经网络是深度学习的代表，它解决了传统神经网络的不足，卷积神经网络的使用让计算机在图像识别领域取得飞跃式的发展。 e7xqNeW8twQj5Y94e+tSN7/srBEzf0yDSvsPTYVYmiTUWQ9N6T3aFrbZVaTw4mDb
