具体而言：单个的人工神经网是初步阶段。如果在设计模型时，数据输入层和输出层之间再加一层隐藏层。在单个人工神经网加入隐藏层，就升级为了一个多层的神经网络。
那么在隐藏层中加入更多神经元以增强模型能力，是应该全部加到一层中使其更宽，还是加入更多的隐藏层，使其更深呢？
从实践中，科学家们发现，深层模型训练参数更快，预测效果也更好。所以深度学习就是试图建立大得多也复杂得多的神经网络。其实，机器学习、神经网络和深度学习和各种算法就是对人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然机器需要各种繁杂的算法来无限接近于人类思维，但人工智能的好处在于强大的数据处理能力以及可以回避人性的弱点、认知偏差的能力，这正是量化投资的主要优势之一。