深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。

▍深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，就具體研究內(nèi)容而言，主要涉及三類方法：
(1)基于卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。
(2)基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼( Auto encoder)以及近年來受到廣泛關(guān)注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)。
(3)以多層自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式進行預(yù)訓(xùn)練，進而結(jié)合鑒別信息進一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。