人工智能100问☞第3问：深度学习的核心原理是什么？
目录
一、通俗解释
二、专业解析
三、权威参考
深度学习的核心原理是通过构建多层神经网络结构，逐层自动提取并组合数据特征，利用反向传播算法优化参数，从而实现对复杂数据的高层次抽象和精准预测。
一、通俗解释
深度学习的核心原理，就像是教计算机像婴儿学画画一样，从简单线条到复杂图案一步步升级能力。
自动找特征：传统方法需要人工告诉计算机“猫有尖耳朵”，而深度学习直接把千万张图片丢给它，自己琢磨出“耳朵形状”“毛发纹理”等特征。
分层学本事：计算机先学基础（比如图片的轮廓），再学进阶（比如猫的耳朵形状），最后整合成完整的判断（认出猫）。就像学画画先练线条再上色。
自我纠错法：每次猜错答案（比如把狗认成猫），计算机就通过反向传播算法调整“脑回路”（神经网络参数），下次更准。这和学生做错题后反复练习类似。
需要大数据+算力：就像小孩要看很多图画书才能学会，计算机也需要海量数据和强大算力（如GPU集群）才能训练出可靠模型。