深度学习与神经网络是密不可分的，但它们又有不同之处。简单地说，神经网络是深度学习的一种技术实现，而深度学习则是涵盖了许多其他技术的更广泛的概念。
神经网络
神经网络最初是模仿生物神经系统的基本组织架构而发展起来的。它由许多神经元组成，这些神经元通过连接形成层级结构。输入数据经过多个层级的处理，将输出一个最终结果。这个过程称为前向传播（forward propagation），其中每个神经元都执行一个简单的计算，指示它们是否应该被激活或者禁止响应。在训练期间，神经网络通过反向传播（backward propagation）误差来调整权重和偏置，以最小化预测结果与实际结果的误差。
随着超大规模计算能力的发展，神经网络发生了显著的变革。在计算机视觉、自然语言处理等领域，深度神经网络已经成为优秀解决方案的首选。深度神经网络由多个隐藏层组成，可以学习到非常复杂的函数，从而提高了模型的表现能力。逐渐出现了卷积神经网络、递归神经网络等不同类型的神经网络，这些网络在不同领域都有广泛的应用。
深度学习
深度学习是一种机器学习的分支，它通过多层次的非线性变换来对复杂性进行建模。它可以处理大量的未标记数据，并产生准确的输出结果。深度学习的主要特点是能够根据原始数据自动提取特征，并以此来识别和分类对象。这是一个区别于传统机器学习方法的重要特征。
深度学习还包括很多其他技术，如自编码器、生成式对抗网络等。自编码器能够自动地从输入数据中提取特征，然后再将这些特征用于其他任务，如分类、聚类等。生成式对抗网络则可以生成类似于训练集中的图像、音频和文本等内容。
深度学习技术的发展受益于计算机硬件技术的进步，如图形处理器（GPU）、云计算等。这些技术提升了模型的训练速度，使其成为可行的解决方案。
深度学习和神经网络的关系
神经网络是深度学习的一种架构，但深度学习并不仅限于神经网络。例如，卷积神经网络（convolutional neural networks）和递归神经网络（recurrent neural networks），虽然都属于神经网络的范畴，但它们各自解决不同的问题，具有独特的结构和应用场景。此外，深度学习还包括其他一些技术，如无监督学习、迁移学习等。这些技术都可以用于解决不同的问题。
总之，深度学习和神经网络是密不可分的，但它们又有着区别。神经网络是一种具体的模型，而深度学习则是涵盖了多个技术的更广泛的概念。深度学习通过多层次的非线性变换来对复杂性进行建模，并对一些实际问题进行了成功的解决。