花了一周的时间，去看完github看一篇star数目最高的关于深度学习的帖子，怎么说呢，本人认为深度学习在国内目前还是停留在理论阶段较多，实际应用较少，先讲下深度学习的基础后，回来再来看为什么这么说？
git上的帖子主要介绍的关于深度学习基础知识有：
1.神经网络的反向传递
2.CNN（卷积神经网络）
3.RNN（循环神经网络）
4.LSTM（长短期记忆网络）
关于深度学习这些网络的介绍，我总结出，里面涉及到很多线性代数和微积分的知识（其实主要是矩阵和偏导数），整体思路大致是说怎么模拟人脑的工作原理，接着利用数学建模来实现之，这部分研究目前主要停留在理论阶段，比较前沿。
接着就是自然语言处理（NLP）介绍，它目前的主要用途还是在句子和语篇的分析，比如给你一句话或者一篇文章，你利用NLP可以将其划分成我们人脑可以理解的分段。
最后说下，深度学习目前已经应用的领域，
1.文本分类
2.语言模型
3.图像字幕
4.机器翻译
5.问答系统
6.语音识别
7.自动文摘