深度學習模型是一種基於人工神經網路的機器學習模型，它通過模擬人腦的工作方式來處理數據和識別模式。
深度學習模型由多層（或「深度」）的神經網路組成，每一層都能夠從輸入數據中提取特徵，並將這些特徵傳遞給下一層，以便更好地學習和識別模式。這些模型通常包含多個隱藏層，通過逐層學習，將原始輸入轉化為更抽象的特徵表示，以解決各種複雜任務，如語音識別、圖像識別、自然語言處理等。深度學習模型的主要類型包括卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）、長短期記憶網路（LSTM）、生成對抗網路（GAN）和Transformer等，每種模型都有其獨特的結構和適用場景。深度學習模型在搜尋技術、數據挖掘、機器翻譯、多媒體學習、語音識別等多個領域取得了顯著成果。