在深度学习中，如何通过构建深层神经网络实现特征层次的学习？请结合《朱占星深度解析：deeplearning的智能之旅》中的内容，给出一个示例来解释这一过程。

深度学习的核心优势之一在于能够通过深层神经网络自动学习数据的多层次特征表示。要实现特征层次的学习，需要构建一个多层结构的神经网络，通常包含输入层、多个隐藏层以及输出层。每一层神经元都能够提取前一层的输出作为输入，并逐步抽象出更复杂的特征表示。例如，在图像识别任务中，第一层可能学习到边缘和纹理，随着网络层次的加深，更深层的网络能够学习到图像中的形状和部件，最终输出层则能够识别出整个对象的类别。

参考资源链接：[朱占星深度解析：deeplearning的智能之旅](https://wenku.csdn.net/doc/3v7n6ape23?spm=1055.2569.3001.10343)

朱占星在其深度解析的演讲中，通过详细的PPT展示了一个卷积神经网络（CNN）的实例，这种网络特别适用于图像和视频数据的处理。在这个例子中，CNN通过多个卷积层和池化层逐渐提取特征，直到最终的全连接层对这些特征进行分类。每个卷积层都会使用一组滤波器来探测图像中的特定特征，如边缘、颜色等，并通过非线性激活函数（如ReLU）来增加网络的表达能力。池化层则用于降低特征的维度，减少计算量并防止过拟合。

例如，假设我们要训练一个用于手写数字识别的CNN模型。初始输入是28x28像素的手写数字图像。第一层卷积可能使用大小为3x3的滤波器来捕捉图像的基本特征，如垂直或水平边缘。随着网络层次的深入，后续的卷积层可以识别更复杂的特征，如数字的一部分或者更高级的抽象概念。经过多个卷积和池化层之后，网络的最后一个全连接层将所有这些特征整合起来，用于最终的分类任务。通过反向传播和梯度下降等优化算法，网络会调整其参数，以最小化分类错误。

为了更好地理解深度学习中特征层次的学习，建议阅读《朱占星深度解析：deeplearning的智能之旅》。该资料不仅提供理论知识，还有实际的网络架构示例和实验细节，有助于读者掌握深层神经网络的工作原理，并了解其在各种实际问题中的应用。

参考资源链接：[朱占星深度解析：deeplearning的智能之旅](https://wenku.csdn.net/doc/3v7n6ape23?spm=1055.2569.3001.10343)