所谓深度学习，就是用多层神经元构成的神经网络，以达到机器学习的功能。这些多层的电脑网络像人类大脑一样，可以收集信息，并基于收集到的信息产生相应的行为。但，理论上并没有解释清楚深度学习的机制。
上世纪60年代，生物学家在研究猫的脑皮层时，发现其独特的网络结构能有效降低反馈神经网络的复杂性，继而提出“卷积神经网络”。利用这种网络结构编写的深度学习程序，适应性很强，成为人工智能的突破口。
2011年，谷歌一家实验室的研究人员从视频网站中，抽取了1000万张静态图片，把它“喂”给谷歌大脑，目标是从中寻找重复出现的图案。3天后，谷歌大脑在没有人类帮助的情况下，从这些图片中发现了“猫”。
这个谷歌大脑就是一个采用深度学习技术的大型神经网络模型，由1000台电脑组成。这件事当时在科技界引起了轰动，被认为深度学习复兴的里程碑。
简单地讲，深度学习技术是对人脑的一种模拟，因而可以完成很多人脑所具有的功能。
最为人所熟知的是视觉功能。我们的相机可以像眼睛一样看到这个世界，却不能像大脑一样看懂这个世界，深度学习恰恰补上了这个短板。有了深度学习，百度识图可以准确识别照片中的物体类别，并对照片进行自动归类或搜索。有了深度学习，我们可以很方便地刷脸付款。有了深度学习，特制机器可以检测一定空间内所有人员、车辆的行踪，并对可疑和危险事件及时报警。
机器人是怎么深度学习的？
http://robot.ofweek.com/2016-03/ART-8321206-8470-29080717.html