深度学习的基础知识：
1、概念：深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
2、深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：（1）基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。（2）基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。（3）以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。
3、通常来说深度学习的常用模型或者方法：AutoEncoder自动编码器（堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)）、Sparse Coding稀疏编码、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机、Deep BeliefNetworks深信度网络、Convolutional Neural Networks卷积神经网络
4、深度学习可以做什么：机器学习能完成的任务，深度学习都可以完成。深度学习尤其擅长处理图像识别、物体检测、自然语言翻译、语音识别和趋势预测等，这些任务本身比较复杂，需要一个相对复杂的系统去完成拟合任务。