深度学习（DL）是一种机器学习方法，通过模仿人脑神经网络的工作原理，实现对复杂数据的分析和处理。
DL使用多层次的神经网络，每一层都包含多个神经元，神经元之间通过连接权重进行信息传递和加工。通过不断调整神经元之间的连接权重，DL可以学习和改进任务的性能。
DL在图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了显著的成果。它能够处理高维度的非线性数据，提取其中的重要特征，从而实现更准确和可靠的预测和分类。
DL还具有自适应性和泛化能力，可以通过大规模数据的训练，自动发现数据中的模式和规律，并将其应用到未见过的数据上。
