深度学习和大脑有什么关联性吗？
回答是：关联不大。
那么人们为什么会说深度学习和大脑相关呢？
当你在实现一个神经网络的时候，那些公式是你在做的东西，你会做前向传播、反向传播、梯度下降法，其实很难表述这些公式具体做了什么，深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们的大脑具体在做什么，但因为这种形式很简洁，也能让普通人更愿意公开讨论，也方便新闻报道并且吸引大众眼球，但这个类比是非常不准确的。
一个神经网络的逻辑单元可以看成是对一个生物神经元的过度简化，但迄今为止连神经科学家都很难解释究竟一个神经元能做什么，它可能是极其复杂的；它的一些功能可能真的类似logistic回归的运算，但单个神经元到底在做什么目前还没有人能够真正可以解释。
深度学习的确是个很好的工具来学习各种很灵活很复杂的函数，学习到从x到y的映射，在监督学习中学到输入到输出的映射。
但这个类比还是很粗略的，这是一个logistic回归单元的sigmoid激活函数，这里是一个大脑中的神经元，图中这个生物神经元，也是你大脑中的一个细胞，它能接受来自其他神经元的电信号，比如x_1,x_2,x_3，或可能来自于其他神经元a_1,a_2,a_3 。
其中有一个简单的临界计算值，如果这个神经元突然激发了，它会让电脉冲沿着这条长长的轴突，或者说一条导线传到另一个神经元。
所以这是一个过度简化的对比，把一个神经网络的逻辑单元和右边的生物神经元对比。
至今为止其实连神经科学家们都很难解释，究竟一个神经元能做什么。
一个小小的神经元其实却是极其复杂的，以至于我们无法在神经科学的角度描述清楚，它的一些功能，可能真的是类似logistic回归的运算，但单个神经元到底在做什么，目前还没有人能够真正解释，大脑中的神经元是怎么学习的，至今这仍是一个谜之过程。到底大脑是用类似于后向传播或是梯度下降的算法，或者人类大脑的学习过程用的是完全不同的原理。
所以虽然深度学习的确是个很好的工具，能学习到各种很灵活很复杂的函数来学到从x到y的映射。在监督学习中，学到输入到输出的映射，但这种和人类大脑的类比，在这个领域的早期也许值得一提。但现在这种类比已经逐渐过时了，我自己也在尽量少用这样的说法。
这就是神经网络和大脑的关系，我相信在计算机视觉，或其他的学科都曾受人类大脑启发，还有其他深度学习的领域也曾受人类大脑启发。
其实这个“黑盒”还有很多需要人类探索的！
