深度学习算法是 机器学习的一个分支，它基于多层（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。

深度学习算法的核心思想是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。深度学习算法具有自动学习特征的能力，不需要人为提取特征，能够直接从原始数据中学习到更加复杂和抽象的特征表示。

深度学习算法可以处理复杂的非线性数据，例如图像、语音和文本等。它通过建立复杂的神经网络模型，使用大规模的训练数据来训练模型，不断地调整其参数，以此提高模型的精度和泛化能力。

常见的深度学习算法包括：

卷积神经网络（CNN）：

专门用于处理图像和语音等二维数据的深度学习模型。

循环神经网络（RNN）：

用于处理序列数据的深度学习模型，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。

反向传播算法（Backpropagation）：

深度学习的核心算法之一，用于训练神经网络模型。

这些算法在科学计算领域得到了广泛的应用，其算法被解决复杂问题的行业广泛使用。