1.6 深度学习的成功案例

深度神经网络的工作模式见上，浅层的神经元在找一些很简单的特征（因为接触的是最原始的数据，所以相当于在浓缩），比如边缘检测（哪里有一条边），深层的神经元就是把浅层的神经元的浓缩数据合起来（不同的边结合起来就可以变成一个眼睛鼻子等等）
再举一个语音识别的例子。当神经网络拿到一个音频的时候，浅层的神经元在找出每个（傅里叶分解之后的）波形，从而得到一个一个字母/单词/汉字，深层的神经网络再将其拼起来
视频还讲了个电路理论来解释深度神经网络的有效性，但是没有听懂