深度学习是一种机器学习算法，它可以通过构建多层神经网络来学习数据的复杂特征，从而实现诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。深度学习的运作方式可以分为以下几个阶段：
1.数据预处理
在深度学习之前，需要对数据进行预处理和清洗。这包括对数据进行标准化，缺失值处理，去除噪声等操作。数据预处理的目的是为了减少模型的误差，提高数据的质量。
2.特征提取
在传统机器学习中，需要手动选择和提取数据的特征。但是在深度学习中，神经网络可以自动从原始数据中提取特征。这是因为深度学习中的神经网络包括多层隐藏层，每层隐藏层可以学习到数据的不同抽象特征。这些特征在下一层隐藏层中被组合使用，最终形成高层次的特征表示。这个过程也被称为“特征学习”。
3.模型训练
在深度学习中，模型训练的目标是最小化损失函数。损失函数可以是交叉熵、均方误差等，它用来衡量模型在训练数据上的误差。模型训练的过程中，需要使用反向传播算法计算每个参数的梯度，然后使用优化算法来更新参数。
4.模型评估
在模型训练完成后，需要使用测试数据来评估模型的性能。评估指标可以是准确率、精确度、召回率等。如果模型在测试数据上的表现不佳，需要重新调整模型的架构和参数，重新进行训练。
总的来说，深度学习的运作方式可以归纳为数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估四个阶段。深度学习的关键在于神经网络的多层架构，它可以自动学习数据的高层次特征，从而实现高精度的预测。