深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络
（Artificial Neural Networks, ANNs）的研究，通过模拟人脑神经元之间的连接和
信息传递方式，来实现对数据的学习和识别。深度学习模型通常包含多个隐藏层，
这些隐藏层可以逐层提取数据的特征，从而实现对复杂数据的有效表示和分类。
深度学习的主要特点包括：
1.
层次化的特征学习：深度学习模型能够自动学习数据的特征表示，从低层
次的特征到高层次的抽象特征，逐层提取和组合，以形成更加复杂和有用
的特征表示。
2.
强大的表示能力：由于深度学习模型具有多个隐藏层，它们能够学习和表
示非常复杂的数据结构，如图像、语音、文本等。这种表示能力使得深度
学习在许多任务中取得了显著的性能提升。
3.
端到端的学习：深度学习模型可以实现从输入到输出的端到端学习，即直
接将原始数据映射到最终的输出，而不需要进行复杂的预处理或特征工
程。
4.
大数据和计算资源：深度学习通常需要大量的数据和计算资源来训练模
型。随着计算能力的提升和大数据的普及，深度学习在各个领域的应用越
来越广泛。
深度学习的主要应用包括计算机视觉（如图像分类、目标检测、图像生成等）、自
然语言处理（如文本分类、情感分析、机器翻译等）、语音识别、推荐系统、游戏
AI 等。此外，深度学习还在医疗诊断、金融预测、自动驾驶等领域展现出巨大的
潜力。
总之，深度学习是一种强大的机器学习技术，它通过模拟人脑神经元之间的连接和
信息传递方式，实现了对数据的高效学习和识别。随着技术的不断发展和应用的不
断拓展，深度学习将在未来发挥更加重要的作用。
