大道至简，深度学习deep learning的形成原理和数学背景
现有相关文章大多描述过细、或过繁，恨不能写得越高深越好，理论解析中往往不知所云，概念词，复杂数学公式引入更提高了理解难度，学习者往往一头雾水，很难对学习模型原理有一个整体清晰的认识。本文试图对深度学习deep learning形成原理，深度学习的数学背景给出至简的描述（大道至简），便于大家对神经网络基础理论有一个整体深入的了解，为日后的学习建立较好的基础。深入学习是机器学习的一个部分，机器学习又是人工智能AI的一个部分。也就是说，机器学习有很多模式pattern或模型，深入学习只是其中一个分支，
