人工智能包括了机器学习，机器学习又包括了深度学习，OK，就这样

深度网络之所以能够脱颖而出，是因为它利用了一种特定形式的组合性，其中一层的特征以多种不同的方式组合，这样在下一层就能够创建更多的抽象特征。

无监督的预训练。当标记训练示例的数量较小，执行任务所需的神经网络的复杂性也较小时，能够使用一些其他信息源来创建特征检测器层，再对这些具有有限标签的特征检测器进行微调。在迁移学习中，信息源是另一种监督学习任务，具有大量标签。但是也可以通过堆叠自动编码器来创建多层特征检测器，无需使用任何标签。