学习在机器学习领域是一个很热的概念，经过媒体和大V等炒作，这个概念变得近乎有些神话的感觉，下面让我来慢慢揭开 学习的神秘面纱。
学习（DeepLearning）的概念由Hinton等人于2006年提出。基于 置信网络（DBN）提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
那么究竟什么是 学习呢？
学习（DL）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 学习的概念源于人工神经网络的研究。而人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，简称为神经网络或类神经网络。因此， 学习又叫深层神经网络DNN（Deep Neural Networks），是从之前的人工神经网络ANN模型发展而来的。
学习是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，比如图像，声音和文本等。 学习，能让计算机具有人一样的智慧，其发展前景必定是无限的。
同机器学习方法一样， 机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutionalneural networks，简称CNNs）就是一种 的监督学习下的机器学习模型，而 置信网（DeepBelief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
学习所涉及的技术主要有：线性代数、概率和信息论、欠拟合、过拟合、正则化、最大似然估计和贝叶斯统计、随机梯度下降、监督学习和无监督学习、 前馈网络、代价函数和反向传播、正则化、稀疏编码和dropout、自适应学习算法、卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络、 神经网络和 堆叠网络、LSTM长短时记忆、主成分分析、正则自动编码器、表征学习、蒙特卡洛、受限波兹曼机、 置信网络、softmax回归、决策树和聚类算法、KNN和SVM、生成对抗网络和有向生成网络、机器视觉和图像识别、自然语言处理、语音识别和机器翻译、有限马尔科夫、动态规划、梯度策略算法和增强学习（Q－learning）等等。
讨论 学习，肯定会讲到“ （Depth）”一词，“ ”即层数。从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图（flowgraph）来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算以及一个计算的值，计算的结果被应用到这个节点的子节点的值。考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。输入节点没有父节点，输出节点没有子节点。这种流向图的一个特别属性是 （depth）：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。
超过8层的神经网络才叫 学习。含多个隐层的多层学习模型是 学习的架构。 学习可以通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
学习的” “是指从”输入层“到”输出层“所经历层次的数目，即”隐藏层“的层数，层数越多， 也越深。所以越是复杂的选择问题，越需要 的层次多。除了层数多外，每层”神经元“－黄色小圆圈的数目也要多。例如，AlphaGo的策略网络是13层，每一层的神经元数量为192个。
学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。
学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“ 模型”是手段，“特征学习”是目的。 学习强调了模型结构的 ，突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息。
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