深度学习，也称为 机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。它通过模拟人脑的神经网络机制，对数据进行多层次的特征提取和表示学习，以实现复杂的功能，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

深度学习的名称来源于其核心原理——神经网络的层级结构。神经网络由多个隐藏层组成，每一层都在信息传递和处理中起到关键作用。通过这种多层结构，深度学习模型能够自动从原始数据中提取出有用的特征，而无需人工进行特征工程。

深度学习是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立能够模拟人脑进行分析学习的神经网络。这种方法通过计算机学习算法和大量的数据训练来构建和训练一系列神经网络模型，以实现对数据的自动化分析和识别。

深度学习的应用非常广泛，包括但不限于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域，并取得了极好的效果。

综上所述，深度学习是机器学习的一个分支，专注于通过人工神经网络进行数据表征学习，以模拟人脑的分析学习能力。