深度学习是一种 基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的非线性变换，将原始数据映射到高维空间中，从而提取出更加抽象和复杂的特征，以实现更准确和高效的数据分析和处理。深度学习通常包括以下几个关键技术：

人工神经网络：

深度学习模型由多层神经网络构成，每一层都通过激活函数对输入数据进行非线性变换，从而提取出更高级别的特征。

非线性变换：

通过多层神经网络的非线性激活函数，深度学习模型能够捕捉数据中的复杂非线性关系，这是其与传统机器学习方法的主要区别之一。

特征提取和组合：

深度学习模型能够自动学习数据的高级特征和表示方式，而无需手动设计特征或规则。这些特征和表示方式可以在后续的任务中使用，如分类、识别、检测等。

卷积神经网络（CNN）：

在图像识别和处理领域，卷积神经网络通过卷积层、池化层等结构，能够有效地提取图像的局部特征和全局特征。

循环神经网络（RNN）：

在处理序列数据如语音识别和自然语言处理时，循环神经网络能够通过循环连接捕捉序列中的时序信息。

深度置信网络（DBN）：

通过堆叠多个受限玻尔兹曼机（RBM）层，深度置信网络能够学习数据的深度表示，并在降维和特征提取方面表现出色。

深度强化学习：

结合强化学习算法，深度学习模型能够在不断与环境交互的过程中学习最优策略，广泛应用于游戏、机器人控制等领域。

深度学习的应用领域非常广泛，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、生物信息学、推荐系统、个性化技术等。通过模仿人脑的工作原理，深度学习在许多领域取得了显著的成果，并正在推动人工智能进入工业化大生产阶段。