作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
深度学习（Deep Learning）是指利用多层次神经网络对数据进行学习的一种机器学习方法。它的特点是通过深层次神经网络建立起多个非线性模型，从而可以处理高维度、多样化的数据，并最终得出预测结果。深度学习在图像识别、文本识别、语音识别、无人驾驶等领域有广泛应用。本文将系统、全面地介绍深度学习的相关概念和技术，让读者能够快速了解深度学习的基本知识、技术路线和发展方向。
本文面向没有任何机器学习或深度学习基础的读者，力求提供最简单易懂的深度学习入门教程。其次，文章着重于介绍深度学习的基础概念，以及不同深度学习框架之间的差异和联系。希望读者能够进一步理解深度学习背后的一些理论和实际，并能够根据自身需求和兴趣，结合实际工程项目实践深度学习。
2.基本概念及术语介绍
2.1 神经网络与深度学习
2.1.1 神经元模型
神经网络由感知器组成，每个感知器都是一个单独的神经元，具有输入、输出和权重三种基本功能，如图所示：
输入：表示输入信号的一组向量。它可以是连续的实值特征，如图像的像素值；也可以是离散的符号特征，如文本中的词语、音频中的音符。
输出：输出是感知器的活动状态，通常用0或1表示。如果它是1，则称为激活状态（active state）。
权重：每一个连接到一个节点的权值，决定了该节点的影响力。较大的权值会使相应节点产生更大的影响，从而激活更多的后续节点。
激活函数：激活函数是神经网络的关键部件之一，
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