机器学习
人工智能
深度学习
机器学习==》统计模型训练
机器学习就是拟合
把参赛选手替换成"算法模型"，把裁判的回答替换成"损失函数"，那么猜数字的过程就是一个完整的机器学习过程：算法模型输出一个数值，损失函数经过计算，回馈一个偏差结果，算法模型根据这个偏差结果进行调整，再输出一个数值，周而复始，直到正确为止。这就是机器学习的学习过程，这个过程在机器学习里称作"拟合"。
假设函数
损失函数
这里提到了层（Layer）的概念，在神经网络中，层是非常重要的概念，深度学习中所谓的"深度"就是神经网络的层数很多、很深的意思。那么，什么是神经网络的层呢？
当然，深度学习作为当前炙手可热的智能算法，并不仅是简单地将神经网络进行堆叠，在神经网络的基础上也新引入了几样基本"部件"，如卷积（Convolution）层和池化（Pooling）层，当然也保留了传统的神经网络结构，如激活（Activation）层和完全连接（Fully connected）层。深度学习已经发展出一整套复杂的知识体系，哪怕只进行概要性地介绍也需要花费大量篇幅，这里只对深度学习和本章的主题神经网络的关系进行扼要介绍。