作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在最近几年，深度学习技术在人工智能领域发挥了越来越大的作用。但同时，近些年又出现了新的符号主义学派，其主张是在机器学习的基础上进行符号表示、推理和学习。这样一种理论的出现引起了广泛关注。本文将以这个背景为出发点，从机器学习、符号学派和深度学习三个方面展开探讨。希望能够对读者提供一些启发。

2.基本概念术语说明

2.1 深度学习（Deep Learning）

深度学习是一门研究多层次抽象表征学习以及基于非监督学习、有监督学习及半监督学习等方法的计算机科学。它是一类通过模仿人类的神经网络结构来提升数据处理能力、实现自动化学习的机器学习技术。深度学习是用单个或多个神经网络层来代替人脑中的成千上万个神经元并学习数据表示和特征的学习技术。深度学习主要有以下优点：

1. 模型具有高度的复杂性，可以处理高维度的数据和非线性关系；
2. 模型训练快速，可以通过反向传播更新参数，不需要重新设计网络结构；
3. 模型泛化能力强，可以在新的数据上做出很好的预测；
4. 有利于处理带缺失值的数据。

2.2 符号学习、符号主义、符号语言

符号学习是指对符号系统建模、编程和执行的过程。符号学习是关于符号及其编码规则和程序表示形式的科学。符号学习是以符号系统为中心，研究如何在人类知识与符号之间建立联系，以使得计算机能够理解、推理和执行。符号学习与统计学习不同之处在于符号学习关心符号系统如何利用它们表示的事实、知识、和逻辑。符号学习有两个主要的方法：符号决策和符号推理。符号决策是指系统根据给定的输入计算输出，而符号推理则是指系统基于已知事实和知

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