作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
深度学习（Deep Learning）是近几年来一个蓬勃发展的学科。它利用计算机处理大数据、实现自然语言理解、图像识别等领域，取得了巨大的成功。目前，深度学习已经成为人工智能领域的一个重要研究方向。其核心算法是神经网络，通过对海量的数据进行训练，可以提升模型的性能。深度学习的框架可以分成两个大的类别：框架和模型库。本文将首先介绍深度学习的基本概念和发展历史；然后讨论深度学习框架的发展现状和开发历程；最后介绍一些常用深度学习框架和模型库的功能和特点。
2. 基本概念和术语
2.1 深度学习
深度学习（Deep learning）是一个关于基于多层次非线性激活函数的机器学习方法，它是一组通过学习数据表示和模式识别任务来改善自身表现的算法。深度学习系统由浅层和深层两部分组成，其中浅层模型能够快速且高效地识别输入特征，而深层模型则通过组合浅层模型的输出来学习到更抽象的表示。
2.1.1 概念
- 神经网络：神经网络（neural network）是最著名的深度学习模型之一，它由多个节点相互连接，并通过计算传递信息的方式来学习数据的分布和特征。神经网络在大脑神经元网络的基础上进行了改进，并添加了一系列新的技术来克服学习困难和解决过拟合问题。
- 深度学习：深度学习（deep learning）是指一类机器学习技术，它是基于深层神经网络进行的模式识别和预测。深度学习的目的是让计算机拥有能力从原始数据中自动找出潜在的结构和模式。
- 模型：深度学习模型（deep learning mo