深度学习是 机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络，尤其是包含多个隐藏层的多层感知器。深度学习通过学习数据的分布式特征表示，使得计算机能够自动提取和抽象数据的复杂模式。这种方法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

具体来说，深度学习属于以下类型：

连接主义：

深度学习是一种连接主义方法，它通过模拟人脑神经网络的连接方式来处理和学习数据。

统计模式识别：

深度学习利用统计模型来识别数据中的模式和规律，通过多层神经网络来提取和表示数据的特征。

机器学习：

深度学习是机器学习的一个分支，它通过训练算法来构建模型，从而对数据进行预测和分类。

综上所述，深度学习是一种强大的机器学习技术，广泛应用于各种需要复杂模式识别和数据表示的领域。