深度学习算法是 机器学习的一个分支，它依赖于多层（至少三层）的人工神经网络结构。与传统机器学习相比，深度学习的一大突破在于其无需人类将特定领域知识转化为简单的数据特征，即可自动构建学习模式。这一技术革新了人工智能算法的设计路径，突破了性能瓶颈，为人脸识别等高精度技术的实现铺平了道路。

深度学习算法的特点包括：

自学习表示：

深度学习算法能够自动从输入数据中学习有用的特征，而无需人工进行特征提取。

多层次结构：

深度学习模型通常包含多个输入、输出和隐藏层，每一层都负责将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。

非线性变换：

深度学习算法通过多层次的非线性变换和特征抽取，将原始数据转化为高层次的抽象特征表示，从而实现对数据的理解和处理。

广泛应用：

深度学习在科学计算、图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域得到了广泛应用。

常见的深度学习算法包括：

反向传播算法（Backpropagation）：

用于训练神经网络模型，通过计算损失函数对模型参数的梯度，然后根据梯度更新参数，不断优化模型的性能。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：

专门用于处理图像和语音等二维数据的深度学习模型，通过卷积层、池化层和全连接层等组件，实现对图像的特征提取和分类。

循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：

用于处理序列数据的深度学习模型，通过在网络中引入循环连接，可以捕捉到序列数据中的时序信息，适用于语言模型、机器翻译等任务。

这些算法共同构成了深度学习的基础，使得深度学习能够在各种复杂任务中取得突破性的成果。