深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其主要特点包括多层非线性变换、自适应特征学习和端到端的学习方式。在深度学习中，神经网络的层数越多，其表达能力和学习能力也就越强，从而可以更好地处理高维非线性数据，如图像、语音和自然语言等。
深度学习的主要特点可以总结为以下几点：
多层非线性变换：深度学习中的神经网络通常由多层神经元组成，每一层都通过非线性变换将输入数据映射到更高维的特征空间中。这种多层非线性变换的结构使得神经网络在处理复杂数据时比传统的线性模型更加高效和有效。
自适应特征学习：深度学习中的神经网络可以学习数据的抽象特征，而不需要手工设计特征。这是因为神经网络的每一层都可以自动学习上一层的特征表示，并将这些特征组合成更高级别的抽象特征。这种自适应特征学习的能力使得神经网络可以处理复杂的数据结构，如图像、语音和自然语言等。
端到端的学习方式：深度学习中的神经网络可以直接从原始数据中学习，而不需要手工设计特征或者进行预处理。这种端到端的学习方式可以使得神经网络在处理复杂问题时更加高效和准确。
大规模并行计算：深度学习中的神经网络通常需要进行大规模的计算和优化，因此需要使用并行计算的方式进行加速。当前，深度学习广泛应用于GPU、TPU等硬件平台上。
可解释性差：深度学习中的神经网络通常具有非常高的模型复杂度，因此其内部的工作机制往往比较难以解释，这是深度学习的一个重要缺点。为了解决这个问题，研究者们正在积极探索可解释的深度学习方法。
数据依赖性强：深度学习中的神经网络通常需要大量的标注数据进行训练，而且对数据的质量和数量非常敏感。这种数据依赖性强的特点限制了深度学习在一些领域的应用，如医疗和金融等。
总之，深度学习作为一种新的机器学习方法，具有多层非线性变换、自适应特征学习、端到端的学习方式、大规模并行计算等特点。随着深度学习在各个领域的广泛应用，研究者们正在不断探索新的技术和方法，以进一步提高深度学习的性能和可解释性，从而推动人工智能技术的发展。