高层特征与低层特征
- 高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化，也即越来越能表现语义或者意图。
- 边缘特征 —–> 基本形状和目标的局部特征——>整个目标 这个过程其实和我们的常识是相吻合的，因为复杂的图形，往往就是由一些基本结构组合而成的。
计算机识别图像的过程
Deep Learning的出现
低层次特征 - - - - (组合) - - ->抽象的高层特征
深度学习，恰恰就是通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（或属性类别）。例如，在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达，例如边缘检测器、小波滤波器等，然后在这些低层次表达的基础上，通过线性或者非线性组合，来获得一个高层次的表达。
人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，研究计算机中智能行为的仿真。
机器学习
简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
基本上，机器学习是人工智能的一个子集;更为具体地说，它只是一种实现AI的技术，一种训练算法的模型，这种算法使得计算机能够学习如何做出决策。
深度学习
深度学习是一种机器学习方法 ， 它允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)。监督学习和非监督学习都可以用来训练人工智能。