深度学习的成功建立在三个假设之上

①现实世界的高层概念可由低层概念组合而成（组合性假设）；②高维数据实际分布在一个低维流形上（流形假设）；③概念可以用分布式向量而非符号表示（分布式表示假设）。当这些假设不成立时（如因果推理、符号推理），深度学习就会失败。