作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
深度学习（Deep Learning）这个领域近几年已经成为各行各业不可或缺的研究热点之一。随着深度学习的火爆发展，越来越多的人开始对其进行研究、应用和探索。但要真正掌握并理解深度学习，需要理解一些重要的原理及相关算法。
作为深度学习领域的开山鼻祖LeCun教授所著的《深度学习》（deeplearning.ai），在2015年由吴恩达等人撰写完毕。
深度学习的基本原理和关键算法在《通俗的神经网络》这本书中都有详细阐述，而且还有相应的代码实现。通过阅读这本书，不仅可以了解深度学习的基本知识和实践方法，还可以更加深刻地理解深度学习的工作机制，运用到实际的项目中去。
2. 基本概念术语说明
（一）神经元模型
感知机模型
感知机（Perceptron）是二分类的线性分类器，输入特征向量x与一个权重向量w相乘后得到一个预测值o，如果o大于某个阈值，则输出+1，否则输出-1。感知机的学习策略是训练过程中不断调整权重向量w，使得输入特征向量x的结果与期望的输出y尽可能接近。
隐马尔可夫模型（HMM）
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是用于标注问题（speech recognition，POS tagging，named entity recognition，machine translation，ima