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deep learning是深度学习，是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。

到目前为止，深度神经网络、卷积神经网络、深度置信网络和递归神经网络等深度学习框架已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别和生物信息学中得到应用，并取得了很好的效果。此外，“深度学习”已成为一个类似的术语，或神经网络的品牌重塑。

当最初的“低层次”特征表示通过多层处理逐渐转化为“高层次”特征表示后，利用“简单模型”就可以完成分类等复杂的学习任务。因此，深度学习可以理解为“特征学习”或“表征学习”。

过去，当机器学习用于实际任务时，描述样本的特征通常需要由人类专家来设计，这就成为“特征工程”。众所周知，特征的质量对泛化性能有着至关重要的影响，对于人类专家来说设计好的特征并不容易。特征学习(表示学习)通过机器学习技术本身产生好的特征，这使得机器学习向“自动数据分析”迈进了一步。