深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，不仅学术意义巨大，而且实用性很强，工业界也开始了大规模的投入，一大批产品将从中获益 。2006年，机器学习泰斗、多伦多大学计算机系教授Geoffery Hinton在Science发表文章[1]，提出基于深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）可使用非监督的逐层贪心训练算法，为训练深度神经网络带来了希望 。
2012年，Hinton又带领学生在目前最大的图像数据库ImageNet上，对分类问题取得了惊人的结果[2]，将Top5错误率由26%大幅降低至15% 。2012年，由人工智能和机器学习顶级学者Andrew Ng和分布式系统顶级专家Jeff Dean领衔的梦幻阵容，开始打造Google Brain项目，用包含16000个CPU核的并行计算平台训练超过10亿个神经元的深度神经网络，在语音识别和图像识别等领域取得了突破性的进展[3] 。
该系统通过分析YouTube上选取的视频，采用无监督的方式训练深度神经网络，可将图像自动聚类 。在系统中输入“cat”后，结果在没有外界干涉的条件下，识别出了猫脸 。2012年，微软首席研究官Rick Rashid在21世纪的计算大会上演示了一套自动同声传译系统[4]，将他的英文演讲实时转换成与他音色相近、字正腔圆的中文演讲 。
同声传译需要经历语音识别、机器翻译、语音合成三个步骤 。该系统一气呵成，流畅的效果赢得了一致认可，深度学习则是这一系统中的关键技术 。2013年，Google收购了一家叫DNN Research的神经网络初创公司，这家公司只有三个人，Geoffrey Hinton和他的两个学生 。这次收购并不涉及任何产品和服务，只是希望Hinton可以将深度学习打造为支持Google未来的核心技术 。
同年，纽约大学教授，深度学习专家Yann LeCun加盟Facebook，出任人工智能实验室主任[5]，负责深度学习的研发工作，利用深度学习探寻用户图片等信息中蕴含的海量信息，希望在未来能给用户提供更智能化的产品使用体验 。2013年，百度成立了百度研究院及下属的深度学习研究所（IDL），将深度学习应用于语音识别和图像识别、检索，以及广告CTR预估（Click-Through-Rate PredicTIon，pCTR），其中图片检索达到了国际领先水平 。
2014年又将Andrew Ng招致麾下，Andrew Ng是斯坦福大学人工智能实验室主任，入选过《时代》杂志年度全球最有影响力100人，是16位科技界的代表之一 。如果说Hinton 2006年发表在《Science》杂志上的论文[1]只是在学术界掀起了对深度学习的研究热潮，那么近年来各大巨头公司争相跟进，将顶级人才从学术界争抢到工业界，则标志着深度学习真正进入了实用阶段，将对一系列产品和服务产生深远影响，成为它们背后强大的技术引擎 。
目前，深度学习在几个主要领域都获得了突破性的进展：在语音识别领域，深度学习用深层模型替换声学模型中的混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM），获得了相对30%左右的错误率降低；在图像识别领域，通过构造深度卷积神经网络（CNN）[2]，将Top5错误率由26%大幅降低至15%，又通过加大加深网络结构，进一步降低到11%；在自然语言处理领域，深度学习基本获得了与其他方法水平相当的结果，但可以免去繁琐的特征提取步骤 。
可以说到目前为止，深度学习是最接近人类大脑的智能学习方法 。2深层模型的基本结构深度学习采用的模型为深层神经网络（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多个隐藏层（Hidden Layer，也称隐含层）的神经网络（Neural Networks，NN） 。深度学习利用模型中的隐藏层，通过特征组合的方式，逐层将原始输入转化为浅层特征，中层特征，高层特征直至最终的任务目标 。
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