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深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层人工神经网络来从数据中学习复杂的模式和表示。这里的"深度"指的是神经网络中的多个隐藏层。通过这些多层结构，深度学习模型能够自动学习数据在不同抽象层次上的特征表示，从低级特征到高级特征，逐层提取更有意义的信息。
深度学习与传统机器学习的主要区别在于特征提取方式。传统机器学习需要专家手动设计特征，这个过程称为特征工程，然后将这些特征输入到算法中。而深度学习能够自动从原始数据中学习特征，无需人工干预。此外，传统机器学习通常使用浅层模型，在数据量较小时也能有效；而深度学习使用多层神经网络，通常需要大量数据和高计算资源才能发挥优势。
深度学习的核心组件是人工神经网络。每个神经网络由基本单元神经元组成，神经元接收多个输入，计算这些输入的加权和，然后通过激活函数产生输出。网络中的可学习参数包括权重和偏置，它们决定了输入特征的重要性。激活函数如ReLU或Sigmoid引入非线性，使网络能够学习复杂模式。训练过程中，损失函数衡量预测与真实值的差距，优化算法如梯度下降调整参数以减小损失，而反向传播算法则计算梯度并更新网络参数。
深度学习有多种常见架构，每种都适合特定类型的问题。前馈神经网络是最基本的架构，信息从输入层单向流向输出层。卷积神经网络专为图像处理设计，通过卷积层提取空间特征，广泛应用于计算机视觉任务。循环神经网络适合处理序列数据，如文本和时间序列，因为它能记住之前的信息。长短期记忆网络是RNN的改进版，解决了长序列训练中的梯度消失问题。生成对抗网络包含两个相互竞争的网络，用于生成逼真的数据。变换器架构基于注意力机制，在自然语言处理领域取得了突破性进展。
深度学习已经在多个领域取得了突破性进展。在计算机视觉领域，它实现了高精度的图像识别、目标检测和图像生成。在自然语言处理方面，机器翻译、情感分析和文本生成能力不断提高。语音识别技术使语音助手和实时翻译成为可能。此外，深度学习还广泛应用于推荐系统和医疗诊断等领域。从2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利，到近年来GPT和扩散模型的出现，深度学习不断突破极限。未来，我们可以期待更高效的模型架构、更强的可解释性，以及与其他科学领域的深度融合，共同推动人工智能技术的发展。