深度学习是一种基于神经网络的机器学习算法，它的目标是通过对输入数据的分层抽象来学习输入数据的模型，并利用学习到的模型完成各种任务。它被广泛地应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，取得了很好的效果。
深度学习的原理主要由神经网络构成，神经网络是由许多个神经元组成的网络结构，每个神经元都接收来自上一层神经元的输入，并通过一个激活函数将这些输入加权求和后输出给下一层神经元。在深度学习中，通常会使用深层次的神经网络，也就是拥有很多层的神经网络，每层都负责处理不同的特征，从而实现对输入数据的分层抽象。
深度学习的优势主要有以下三点：
首先，它可以自动进行特征提取。传统的机器学习算法需要手工设计特征，而深度学习可以自己学习到合适的特征，从而减少人工干预的程度，提高了系统的自动化程度。
其次，深度学习具有非线性映射的能力。由于深度学习神经网络的非线性结构，它可以对非线性数据建模，从而更好地适应复杂的实际数据。
最后，深度学习可以通过大量的训练数据来提高模型的准确性。随着大规模数据的积累和存储技术的进步，训练数据已经不再是深度学习的瓶颈。
此外，深度学习还有一些常见的模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自编码器（AutoEncoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）等。每种模型都有自己的特点和优势，并在不同的领域得到了广泛的应用。
总之，深度学习是一种非常强大的机器学习算法，其主要原理是通过层次化的神经网络结构来实现对输入数据的分层抽象和特征学习，从而实现对各种任务的自动化处理。