首先要明白什么是深度学习？
深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。
它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。
深度学习又分为卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNN）和深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBN）。其主要的思想就是模拟人的神经元，每个神经元接受到信息，处理完后传递给与之相邻的所有神经元即可。所以看起来的处理方式有点像下图（想深入了解的同学可以自行google）。
神经网络的计算量非常大，事实上在很长时间里由于基础设施技术的限制进展并不大。而GPU的出现让人看到了曙光，也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型。事实上，提出“深度学习”概念的Hinton教授加入了google，而Alpha go也是google家的。
机器学习是人工智能的一个子集，深度学习又是机器学习的一个子集。机器学习与深度学习都是需要大量数据支撑的，是大数据技术上的一个应用，同时深度学习还需要更高的运算能力支撑，如GPU。——《来自于知乎》
如果想要了解深度学习到底是在干什么，可以参考这篇博客https://blog.csdn.net/vucndnrzk8iwx/article/details/78559510
Deep learning 的基本思想
假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。当然了，如果丢掉的是没用的信息那多好啊），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。
对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。
另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。
深度学习框架
在开始深度学习之前，选择一个学习框架是非常重要的，因为选择一个好的学习框架可以达到事半功倍的效果。研究者们使用各种不同的框架来达到他们的研究目的，侧面印证出深度学习领域百花齐放。在深度学习初始阶段，每个深度学习研究者都需要写大量的重复代码。为了提高工作效率，这些研究者就将这些代码写成了一个框架放到网上让所有研究者一起使用。接着，网上就出现了不同的框架。随着时间的推移，最为好用的几个框架被大量的人使用从而流行了起来。 全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch。我开始学习深度学习之时我的老师就一直要求我学习的tensorflow。