深度学习已然成为眼下最时髦的科技，广泛应用于自然语言理解，视觉，音频以及结构化数据的处理，如搜索引擎，电子商务的商品推荐。
深度学习说白了就是神经网络的包装，显得高大上，让普通人觉得很牛逼。更早的名称叫做感知机(Perceptron)
深度学习界的三大扛把子分别是Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton。
Hinton的个人经历就是神经网络的发展史。起初，他发表在Nature上的的文章，把神经网络推到了一个更普及的地步，深度学习里面的很多理论和实践都和他有关，比如玻尔兹曼机，RNN，ReLu等，还有憋了很久终于推出的Capsule理论。神经网络里面的隐层就是基于受限玻尔兹曼机。
来自Tensorflow实战(黄文坚，唐源著)
老头子很有意思，在Andrew Ng的采访视频里，他介绍了很多个人的经历和观点。比较有意思的观点是他认为人工智能应该是向量的表示，而不是符号化的表示；无监督学习是未来，监督学习是眼下最火的，做得最好的。
未完待续
