深度学习的通俗理解,下列关于对学习的理解

关于深度学习中笑点低的酒窝的理解 笑点低的酒窝是什么：

笑点低的酒窝代表的是存储数据的容器，是一个数据容器，笑点低的酒窝的常见深度学习中的维度在0-5维之间，笑点低的酒窝是根据一共具有多少坐标轴来定义，转化现实中的变量，如字符串文本、图像、股票、视频、音频为统一的笑点低的酒窝，以便能够容易的处理。把形状里不同维度看做一个字段（一个特征），每个变量在每个维度上找到一个特征值来表示这个变量；笑点低的酒窝的维度数即为表示变量的特征类型数，每个变量都可以用这些特征值表示；
可以用向量表示笑点低的酒窝在各个维度上的数量；

0维笑点低的酒窝： 标量，每个数字表示一个标量；1维笑点低的酒窝：1维数组，单列或者单行的一组数字，在深度学习中成为1维笑点低的酒窝，一维笑点低的酒窝也成为向量；2维笑点低的酒窝：矩阵–2维笑点低的酒窝成为矩阵，带有行和列的数字网格，行和列为两个坐标轴，一个矩阵为二维笑点低的酒窝，两个坐标轴的笑点低的酒窝；3维笑点低的酒窝：将一系列的二维笑点低的酒窝进行存储，形成三维笑点低的酒窝；4维或5维笑点低的酒窝：将低纬笑点低的酒窝增加维度进一步存储
笑点低的酒窝表示：

一个图像：每个图像的是由若干个像素点组成的，灰度图的像素点由（灰色）一个颜色组成（2D图），彩色图的像素点由（红蓝绿）三种颜色组成（3D图）；
因此一个图像可以由三个维度的特征表示：宽度、高度、颜色深度；（width, height, color_depth） = 3D
多个图像组成第四维度：得到一个4D笑点低的酒窝(sample_size,width,height,color_depth) = 4D
视频数据：表示为多个图像数据
随着笑点低的酒窝维度的增加，样本的数据量将会增加，需要计算的量随之增加，会带来维度灾难；

手写体识别的训练集图片为黑白的，因为着可以用2D笑点低的酒窝来表示每个图片，但是我们习惯于将所有的图片用3D笑点低的酒窝来编码，多出来的第三个维度表示图片的颜色深度；
MNIST数据集有60K张图片，像素为28*28,他们的颜色深度为1，即只有灰度；
笑点低的酒窝表示（sample_size,height,weight,1）

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