深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分散式特徵表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背後，卻有深遠的應用場景和未來。

深度學習是實現機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料。比如其按特定的物理距離連線;而深度學習使用獨立的層、連線，還有資料傳播方向，比如最近大火的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能，讓機器認知過程逐層進行，逐步抽象，從而大幅度提升識別的準確性和效率。

神經網路是機器學習的一個分支，而深度學習又是神經網路的一個大分支，深度學習的基本結構是深度神經網路。