第一章引言
如何去理解深度学习？
深度学习通过让计算机从经验中（数据）学习，并根据层次化的概念去理解世界。
目的是从原始数据中抽取出高层次、抽象的特征。
- 让计算机从经验中学习获取知识，避免了由人类给计算机形式化指定他所需要的所有知识。
- 层次化的概念可以让计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念。这些概念概念可以建立一张很深的图（层次很多）。
所以，才有了深度学习
文中出现了一个有趣的例子，人们可以很容易的在阿拉伯数字下进行运算，在罗马数字的表示下，运算会非常的耗时间。
以此说明“表示”的重要性。
紧接着，提出了“表示学习”
表示学习是使用机器学习来发掘本身，而不仅仅是将表示映射到输出。
表示学习的典型例子：自编码器
分布式表示：
对于每一个输入，都应该由多个特征表示，并且每个特征都应该参加到多个可能输入的表示。