深度学习与神经网络是密切相关的。在深度学习领域，神经网络通常被用作基础模型，以完成各种复杂的任务。
首先，我们需要了解什么是神经网络。神经网络是一种基于人脑神经元模型设计出来的计算模型，它由多个节点（也称为神经元）组成，这些节点通过连接和传递信息来实现学习和预测。每个神经元接收多个输入并产生一个输出，这个输出又被送到其他神经元作为其输入，如此反复迭代，最终形成整个神经网络。神经网络可以被用于分类、回归、聚类等各种机器学习任务。
深度学习则是一种通过让计算机模拟人脑神经系统来实现更加精准的模型训练的方法。深度学习采用各种类型的神经网络，如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等，来构建深层次的模型。这样的模型可以自己从原始数据中提取高级特征（例如图片中的边缘或对象轮廓），然后再对数据进行分类或预测。与传统机器学习方法相比，深度学习模型具有更强的泛化能力和更准确的预测结果。
深度学习的核心思想就是通过层次化的结构组合来建立复杂的模型。每一层都由若干个神经元组成，每个神经元都连接着上一层的所有神经元，并将其输入进行线性加权和非线性变换，然后再将其输出传递给下一层。这样一层又一层的堆叠使得模型的表达能力不断增强，在实际应用中可以达到很高的准确率。
深度学习模型的训练过程通常分为两个阶段：前向传播和反向传播。前向传播时，输入被送入模型网络，每一层都对输入做出相应的转换，最终输出模型的预测值。反向传播时，根据与真实标签之间的误差计算，通过链式法则将误差反向传递回每一个神经元，不断调整神经元之间的参数，以减小误差的大小。
深度学习的广泛应用使得它成为了当今人工智能领域最重要的技术之一。例如，在图像识别中，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNNs）已经可以实现与人类一样或更好的准确率。又如，在语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域都有着广泛的应用。
总之，深度学习和神经网络密不可分。神经网络是深度学习的基础模型，而深度学习则通过神经网络的层次化结构实现更加复杂的模型训练。随着人工智能领域的发展，深度学习和神经网络将继续发挥着重要的作用。