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机器学习是人工智能的一个重要分支。它的核心思想是让计算机通过学习大量数据来执行任务，而不是通过明确的编程指令。机器学习模型能够从数据中识别模式，并基于这些模式做出预测或决策。
神经网络是一种受到生物神经系统结构和功能启发的计算模型。它由大量相互连接的节点组成，这些节点称为神经元，通常组织成不同的层。包括输入层、隐藏层和输出层。神经网络是实现机器学习算法的重要技术。
深度学习是机器学习的一个子集，它使用包含多个隐藏层的深度神经网络模型。深度学习的强大之处在于它能够自动从原始数据中学习分层的、越来越抽象的特征表示，而无需人工进行特征工程。这种深度架构使得模型能够处理更复杂的模式识别任务。
深度学习在众多领域都取得了突破性进展。在图像识别和计算机视觉方面，深度学习能够准确识别和分类图像内容。在自然语言处理领域，它实现了机器翻译、文本生成等功能。语音识别、自动驾驶、医疗诊断等领域也都受益于深度学习技术的发展。
总结一下三者的关系：机器学习是最大的概念范畴，它是人工智能的一个分支。神经网络是实现机器学习的一种重要方法。而深度学习则是神经网络的高级形式，使用多层神经网络来处理复杂问题。它们构成了现代人工智能技术的核心栈，推动着AI技术的快速发展。