從廣義上說深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。
　　傳統(tǒng)意義上的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數(shù)根據(jù)需要而定，沒有明確的理論推導(dǎo)來說明到底多少層合適。
　　而深度學(xué)習(xí)中最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，在原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學(xué)習(xí)部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。
　　輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層
　　簡單來說，原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做的步驟是：特征映射到值。特征是人工挑選。
　　深度學(xué)習(xí)做的步驟是 信號->特征->值。 特征是由網(wǎng)絡(luò)自己選擇。