深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。 深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。

▍深度學習是一類模式分析方法的統稱，就具體研究內容而言，主要涉及三類方法：
(1)基于卷積運算的神經網絡系統，即卷積神經網絡(CNN)。
(2)基于多層神經元的自編碼神經網絡，包括自編碼( Auto encoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)。
(3)以多層自編碼神經網絡的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網絡權值的深度置信網絡(DBN)。