深度學習是機器學習領域中的一箇研究方向，它模仿人類大腦的神經網絡結構，通過大量的數據訓練來識別和分類圖像、語音、自然語言等信息。深度學習的核心是神經網絡，由多箇層次組成，每一層包含多箇神經元，神經元之間通過激活函數連接，形成不同的網絡結構。訓練過程中，通過反向傳播算法最小化損失函數，即預測值與實際值之間的差距，神經網絡不斷調整權重和偏差，優化模型性能。深度學習能夠處理大量非線性關係，自動發現數據中的特徵，無需手動提取，提高了算法效率。它在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、智能推薦等多箇領域都有廣泛應用，如通過卷積神經網絡進行圖像分類，通過循環神經網絡進行機器翻譯等。然而，深度學習也存在問題，如需要大量數據避免過擬合，模型決策過程難以解釋，以及訓練過程需要大量計算資源。