作者回复: 太专业啦！ [强] 非常感谢阿呆的反馈，看到大家在认真阅读， 非常受鼓舞！另外一个人写东西，难免疏忽，欢迎大家反馈！ 这几个概念确实有很多联系，这张图的初衷就是把这些概念初步分类放在一个框架里，并没有想过去延展这些概念之间的关系（展示关系可能会太过于复杂）。反向传播确实是神经网络里的一种学习机制，神经网络和深度学习也确实是两个概念，其实沿着阿呆的思路，这里还有些很有趣的故事和大家分享。 从历史上来说，神经网络在1950s年代AI 诞生之时就提出来了，那时也被称为“连接主义”，只可惜在1970年代神经网络遭到学界的冷遇，以至于Neural network （神经网络）这个词在学术界都不怎么受待见，只有Hinton（深度学习之父）等一小撮人坚持30年孜孜不倦，在他们研究的过程中，神经网络的层数越来越多， 越来越Deep，因此他们开始用Deep learning这个概念来避开学界对Neural network的刻板印象。后来“深度学习” 发扬光大，泛指基于Deep Neural network 的一系列算法，涵盖的范围越来越广，甚至成为一门学科。 所以神经网络和深度学习在我看来，可以说神经网络是深度学习的内核，而同时深度学习也将神经网络从幕后重新推上历史舞台中央。所以今天我们看到的一些概念可能大家都会不同的定义。 再次感谢阿呆的回复，作为作者非常需要这样的反馈~