深度學習和大腦有什麼關聯性嗎？
關聯不大。
那麼人們為什麼會說深度學習和大腦相關呢？
當你在實現乙個神經網路的時候，那些公式是你在做的東西，你會做前向傳播、反向傳播、梯度下降法，其實很難表述這些公式具體做了什麼，深度學習像大腦這樣的模擬其實是過度簡化了我們的大腦具體在做什麼，但因為這種形式很簡潔，也能讓普通人更願意公開討論，也方便新聞報道並且吸引大眾眼球，但這個模擬是非常不準確的。
乙個神經網路的邏輯單元可以看成是對乙個生物神經元的過度簡化，但迄今為止連神經科學家都很難解釋究竟乙個神經元能做什麼，它可能是極其複雜的；它的一些功能可能真的類似logistic回歸的運算，但單個神經元到底在做什麼目前還沒有人能夠真正可以解釋。
深度學習的確是個很好的工具來學習各種很靈活很複雜的函式，學習到從 到 的對映，在監督學習中學到輸入到輸出的對映。
所以這是乙個過度簡化的對比，把乙個神經網路的邏輯單元和右邊的生物神經元對比。至今為止其實連神經科學家們都很難解釋，究竟乙個神經元能做什麼。乙個小小的神經元其實卻是極其複雜的，以至於我們無法在神經科學的角度描述清楚，它的一些功能，可能真的是類似logistic回歸的運算，但單個神經元到底在做什麼，目前還沒有人能夠真正解釋，大腦中的神經元是怎麼學習的，至今這仍是乙個謎之過程。到底大腦是用類似於後向傳播或是梯度下降的演算法，或者人類大腦的學習過程用的是完全不同的原理。
所以雖然深度學習的確是個很好的工具，能學習到各種很靈活很複雜的函式來學到從x到y的對映。在監督學習中，學到輸入到輸出的對映，但這種和人類大腦的模擬，在這個領域的早期也許值得一提。但現在這種模擬已經逐漸過時了，我自己也在盡量少用這樣的說法。
這就是神經網路和大腦的關係，我相信在計算機視覺，或其他的學科都曾受人類大腦啟發，還有其他深度學習的領域也曾受人類大腦啟發。但是個人來講我用這個人類大腦模擬的次數逐漸減少了。
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