Deep Learning学术界的三架马车，目前Geoffrey Hinton已被Google收编，Yann LeCun已被Facebook收编，还留在学术界的Yoshua Bengio最近心情好，在reddit上开帖定期回答问题。我抽取了一些有料的回答在下面，希望对大家了解这方面有帮助。
最近掀起的深度学习浪潮，只能表明机器学习界浪费了很多年没去探索它，尤其1996-2006这十年。（吐槽深度学习大热）
学习好的表示(representations)是深度学习的核心目的，而非像SVM一样就是在特征的固定集合做一个线性预测。（吐槽SVM用kernel转移重点）
为什么决策树注定泛化能力差？我的文章中曾说明，其关键点是决策树（和许多其他机器学习算法）划分输入空间，然后给每个区域分配不同的参数，因此没有推广到新区域或跨区域的办法。不可能学习到一个需要跨越区域比训练样例数目还多的函数。相反神经网络可以做到非局部的泛化，是因为每个参数在许多区域被重新使用，在常规的神经网络通常是一半的输入空间。（吐槽决策树泛化能力差）
无监督的处理过程（和预处理）仍然是处理半监督和转移学习（领域适应及非平稳数据）问题的关键成分, 尤其新出现类别的标记样本很少（或分布改变）的时候。我们就是这么赢得ICML2011的比赛。
无监督学习(unsupervised learning)的未来更吸引人的原因
超参数与在训练中学习到的参数不同，因为后者通常是通过试错手动设置的，或是对所有参数值组合做愚蠢的大范围探索。（吐槽grid search傻大粗）
问：目前深度学习取得成功的问题都是人类保持最先进水平(state-of-the-art)的问题，如图像和语音识别、自然语言处理(vision/audio/language)，有没有胜过人类的案例？
答：在欺诈识别以及Netflix的推荐系统中有成功的案例，特别是当输入变量巨大到无法可视化或人类可以消化的时候。尽管我没具体比较机器和人脑的性能，但纯粹的速度优势，也不会考虑让人类做这些工作。
在一天结束时，只有数据。专业的知识也是从过去的经验来的：要么通过与人的交流传达（最近的人，或过去的几代人，即所谓文化进化），要么通过遗传进化（这也依赖于如何将知识刻入基因的经验）。潜在说明我们可能需要多种优化方法，而不仅仅基于梯度下降（比如大多数的学习算法）。（谈谈大数据，不明觉厉）
我相信大脑的大部分工作是尽量把我们的经验变得一致(coherence), 以建立一个关于世界的更好模型。
关于深度学习的革命性再怎么强调都不为过。除了在现有的图像/语音识别中不断刷新state-of-the-art之外。在Google使用深度学习的AI给机器随机“看”了1000万个Youtube视频，猜猜它看到了什么？猫的脸！在地球另一边，百度使用深度学习的广告CTR预估模型用10^3数量级特征战胜了原来10^11数量级特征的线性模型，后者刚好是十多年来公司里最懂商业和最懂技术的一群人合力完成的杰作。本文的最后，我只想对机器学习界的同仁说一句：再不上船可就晚了。