深度学习（Deep Learning）是一种基于神经网络的机器学习方法，可以解决很多传统机器学习方法难以解决的问题。其主要特点是可以自动化地从数据中提取特征，并利用这些特征进行复杂的分类和预测任务。深度学习技术被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，在这些领域都取得了非常显著的成果。
深度学习的核心是神经网络。可以将神经网络看作是由很多个简单的模块组成的复杂函数。每个模块都会对输入进行一定的变换操作，逐步把输入转化成更高级别的表示。这些模块通常被称为“层”，因此神经网络也被称为“深度学习”。
在神经网络中，每个层都由很多个神经元组成，每个神经元都有一个权重和一个偏置项。神经元接收上一层的输出，通过加权和和激活函数得到本层的输出，并传递到下一层。在训练过程中，神经网络会自动调整权重和偏置项，以最小化损失函数。这个过程通常使用反向传播算法进行计算，即从输出层开始，逐层计算每个神经元对损失函数的影响，并更新权重和偏置项。
深度学习的训练过程需要大量的数据和计算资源。为了更好地利用这些资源，常用的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等支持分布式训练和自动微分等技术，能够在多GPU或者分布式环境下快速地训练模型。
深度学习的应用领域非常广泛。在图像识别领域，深度学习技术已经可以实现对猫和狗等常见物体的准确识别，甚至可以识别出不同品种的猫和狗。在自然语言处理领域，深度学习技术已经可以实现机器翻译、情感分析等任务。在语音识别领域，深度学习技术也已经可以实现准确的语音识别和语音合成。
深度学习技术的发展离不开硬件技术和算法优化的进步。目前，GPU已经成为深度学习训练的主流硬件平台，而TPU等专用芯片也正在逐渐发展。同时，深度学习算法也在不断优化，如残差网络、注意力机制等技术的提出，使得模型的性能得到了进一步提升。
总之，深度学习是人工智能技术的重要分支之一，其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用已经取得了极大的成功，并具有广阔的发展前景。