深度学习技术是一种基于人工神经网络的机器学习算法，主要用于处理大型、复杂的数据集，可以用来解决图像识别、语音识别、自然语言处理、预测等各种问题。其中，关键词"人工神经网络"指代的是深度学习技术的核心部分，它模仿人脑中的神经元，将数据进行抽象表示和转换。另外，重要的关键词还包括“反向传播算法”、“卷积神经网络”、“循环神经网络”等。
深度学习技术基于训练数据通过多层非线性变换来提取特征，最终形成对目标类别的分类决策。相较于传统的浅层学习方法，深度学习技术具有更高的准确率和鲁棒性，因为它能够更好地适应不同的数据分布和复杂度。
深度学习技术的应用非常广泛，例如在图像识别中，通过使用卷积神经网络可以准确识别出图像中的物体；在自然语言处理中，循环神经网络可以帮助机器翻译、语音识别和文本生成等任务。近年来，深度学习技术在各行各业都得到了广泛的应用，如金融、医疗、交通等领域，它们通过深度学习技术能够更好地处理大规模的数据，提高工作效率和准确性。