《深度学习基础》讲解了深度学习的基本概念和发展历程，探讨了其在模拟人脑信息处理机制方面的原理，特别是通过卷积神经网络CNN的具体应用展示了这一领域取得的技术突破和实际效果。文中提到机器学习的定义及目标，即研究计算机怎样自动获取新知识或技能以改善自身性能。文章还详细比较了传统特征提取依赖人工的情况，以及引入深度学习后的自学习转变。它强调了自从2006年以来，深度学习已经成为解决复杂问题的新途径，尤其擅长处理图像、声音等多模态数据。此外，文献引用1981年诺贝尔奖成果解释了视觉系统的分层加工特性对深度学习架构设计的影响。接着阐述浅层与深度学习模型之间关键差异，在有限样本下的函数表达能力及分类准确性的不同。对于深度学习而言，模型构建更深入地理解数据特征，并能从海量无标注资料中挖掘有用信息，提升预测精度。在技术层面分析了BP算法应用于不同类型神经网络所遇到挑战，尤其是面对深层结构时的问题，并指出深度学习特有的分层次训练方案，如先执行无监督预训练再结合监督性微调优化整个体系，从而有效地解决了这些难题。
《深度学习基础》适用于信息技术领域的专业人员和技术爱好者，尤其是那些从事人工智能、模式识别、计算机视觉以及自然语言处理等相关工作的工程师和科研人员。无论是对于初学者还是有一定经验的从业者来说，此文档都能提供有关深度学习基础理论和技术实现方法方面的有价值的信息。同时，任何对机器如何自主从大量原始数据中发现特征感兴趣的人都可以从本文件的学习中学到宝贵的知识。
