由于深度神经网络基于线性函数和激活函数，不能完全模拟人脑思维，也许这是瓶颈。
在人类思维中，我们能够处理模糊的概念，例如对于一只动物是否属于“狗”的判断，我们可以接受一定程度上的模糊性。但是在深度网络中，由于其基于线性函数和激活函数的数学模型，很难处理模糊逻辑。深度网络更倾向于进行二分判定，即将输入分为两个离散的类别，难以处理中间状态或模糊边界的情况。
人脑思维能够处理各种非线性关系，例如在面对复杂的感知任务时，我们能够理解并作出合理的判断。但是深度网络的线性函数和激活函数的组合，虽然能够通过堆叠多层来逼近非线性关系，但是在处理复杂的非线性关系上仍然存在一定的局限性。这限制了深度网络在某些任务中的表现，例如自然语言处理中的语义理解。
深度神经网络在训练过程中需要大量的标注数据来调整网络参数，以达到较好的性能。而人脑在学习和理解新概念时，往往只需要很少的示例或者反馈。这表明深度网络在处理数据的效率方面与人脑存在差距，可能会对深度学习的应用范围产生限制。
深度神经网络在处理任务时往往是基于大量的训练数据，而且对于特定任务进行专门优化，缺乏对常识和上下文的理解。人脑思维在识别和解决问题时，能够基于大量的先验知识和上下文进行推理和理解，这是深度网络所不具备的。
因此，深度网络由于其基于线性函数和激活函数的模型，难以完全模拟人脑思维，这可能成为深度学习的瓶颈之一。
