深度神经网络是一种复杂的结构化系统,它以并行、分布式和上下文敏感的方式处理信息,而深度学习则是利用这些系统通过依赖经验的学习过程获得与智能相关的能力的努力。在人工智能领域,深度学习的工作通常旨在利用所有可用的工具和资源来创造和理解智能,而不考虑其生物学合理性。然而,深度学习的许多核心思想都从大脑和人类智能的特征中汲取灵感,我们认为这些受大脑启发的系统最能捕捉这些特征(Rumelhart、McClelland 和 PDP 研究小组,1986 年)。此外,深度学习研究中出现的想法可以帮助我们了解人类和动物的记忆和学习。因此,深度学习研究可以看作是研究人员之间相互交流的沃土,这些研究人员研究的相关问题对生物智能和机器智能都有影响。
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