我们回顾了最近的工作，其中物理分析方法植根于统计力学已经开始提供这些问题的概念上的见解。这些见解产生了深度学习与各种物理和数学主题之间的联系，包括随机景观、旋转玻璃、干扰、动态相变、混沌、黎曼几何、随机矩阵理论、自由概率和非平衡统计力学。事实上，统计力学和机器学习领域长期以来一直享有强耦合交叉作用的丰富历史，而统计力学和深度学习交叉领域的最新进展表明，这些交叉作用只会进一步深化。

深度学习通常被描述为一个实验驱动的领域，并不断受到缺乏理论基础的批评。这个问题已经部分地被大量的文献解决了，这些文献至今没有被很好地组织起来。本文对深度学习理论的最新进展进行了综述和整理。