深度学习这一概念起源于对人工神经网络的深入研究，其核心是一种含有多隐层结构的多层感知器模型。通过逐层地将低级特征组合以形成更高级别的抽象表示，深度学习旨在揭示数据内在的分布式特征表示，有效解决复杂的学习任务。

2006年，Hinton等人正式提出了深度学习的概念，并基于深度置信网络（DBN）设计了非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构优化问题提供了新的可能。随后，他们还提出了多层自动编码器等深层次结构。与此同时，LeCun等人提出的卷积神经网络（CNN）作为首个真正意义上的多层次结构学习算法，利用空间相对关系减少参数数量，显著提升了训练性能。

深度学习是机器学习中一种着重于表征学习的方法，它能从原始观测数据（如图像、声音或文本）中提取并学习最优的特征表示，而非依赖于人工设计的特征。这种方法的优势在于能够运用无监督或半监督特征学习及分层特征提取的有效算法，取代传统的手工特征工程。

深度学习借鉴人脑神经网络的工作机制，模拟大脑分析和学习的过程，以理解和解释复杂的输入数据，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

如同传统机器学习方法一样，深度学习同样涵盖了监督学习与无监督学习两大类。例如，卷积神经网络（CNNs）是一种应用于监督学习框架下的深度学习模型，而深度置信网（DBNs）则属于无监督学习范畴。

回顾历史，1959年，美国科学家塞缪尔(Samuel)开发出一款具有学习能力的下棋程序，该程序在不断的实战中不断提升棋艺，最终战胜了创造者本人以及当时的冠军，这一事件有力地证明了机器学习的可能性和潜力。

然而，当模型深度不足时，可能会出现无法有效表示复杂函数的问题，这会导致需要大量节点和计算资源。理论上存在一些函数族，其有效的表示所需的节点数随着输入规模呈指数增长。深度架构可以被视作一种因子分解，虽然并非所有函数都能被深浅不一的架构高效表示，但许多函数确实只能通过深度架构得以有效表达，暗示着潜在可表示函数中存在某种结构性质。

值得一提的是，人类大脑自身就拥有深度架构，比如视觉皮层，其内部包含一系列区域，信号逐层传递并在每一层形成逐渐抽象的输入表示。认知过程正是通过这种逐层抽象的方式进行，与人类思维组织方式相吻合——从简单概念开始，逐步构建更为抽象的概念体系。深度学习的成功应用案例包括但不限于视觉识别、语音识别和自然语言处理等领域，这些成果充分展现了深度学习在模拟人类智能、解析复杂数据等方面的强大威力。