理更加复杂的情况。本质上也是结构输进和期看输出之间的函数。其中的多暗躲层对应于不同的特点，能够构建更加复杂的函数，即特点的选择性组合对应的对象。而足够深层的网络可以构建出非常多的特点，这种高维空间的结构理论上可以与现实构建很好的对应关系。

参数的调剂和练习是建模工作的重点，也是最耗盘算资源的步骤，为了找到使得算法性能最好的参数组，需要经过大批的实验尝试，有必定的碰运气充分成分。超参数：学习率，暗躲层数，每层神经元数等等。

暗躲层也可以封装成为必定的模块b，即特定的特点，这些经过练习收敛的参数可以迁移到不同领域的学习。

深度学习和大脑的工作机制可能共享同一套系统，本质上都是盘算，能够在特定的输进和输出之间构建中间的函数，是一种对黑箱的解构和重新实现。

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