深度学习是机器学习的一个分支，采用多层神经网络（称为深度神经网络）来模拟人脑的复杂决策能力。它能够处理大量数据，自动提取特征，无需人工干预。深度学习模型通常包含多个隐藏层，每层都对数据进行更高级别的抽象处理。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别和分类任务中表现出色，而递归神经网络（RNN）则适用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理。
  深度学习在多个领域有广泛应用，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。它推动了许多人工智能技术的发展，如自动驾驶汽车、智能语音助手等。然而，深度学习模型通常需要大量的计算资源和数据进行训练。