深度学习（Deep Learning）是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和改变概念，拥有类似于人类的分析学习能力，从而更进一步完善人工智能的定义。

深度学习的学习方法是通过神经网络的层级结构来实现的，这种结构模拟了人脑神经系统的层级结构。通过构建多层的神经网络，将输入的数据进行分层级的抽象和表示，最终得到高级别的特征表示，从而实现复杂的任务，如语音识别、图像识别等。深度学习也需要大量的数据训练模型，并依赖计算机强大的计算能力来处理深度神经网络中的大量数据。随着深度学习的不断发展，它在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用已经取得了显著的成果。

总的来说，深度学习是机器学习的一个子领域，通过构建深度神经网络来模拟人脑的学习过程，以实现人工智能的目标。其主要优势在于能够自动提取数据的特征并进行分层级的表示，从而完成复杂的任务。

什么是深度学习

深度学习（Deep Learning）是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和改变概念，具备像人一样分析学习各种语言的能力，甚至超越人类的感知能力。

深度学习的原理在于通过构建深度神经网络（DNN，Deep Neural Network）模型来处理、分析和利用数据。深度神经网络是一种模拟人脑神经网络的机器学习模型，它具有复杂的层级结构，通过多层神经元节点对数据进行逐步的抽象和加工，最终得到高级别的特征表示。这种模型结构使得深度学习在处理复杂数据、进行复杂任务时具有强大的能力。深度学习还包含了多种算法和技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）等。

简而言之，深度学习是通过构建深度神经网络模型来模拟人脑的学习过程，使得机器能够通过学习大量的数据自动地找到数据的特征和规律，从而实现各种复杂的应用和任务。