深度学习是一种 模仿人脑工作方式的计算机技术，它通过构建多层次的神经网络结构来实现对输入数据的自动特征提取和预测。深度学习的目的是处理大量的数据和复杂的任务，也就是我们所说的算法。人的大脑有很多神经元，机器也是一样，神经网络是由很多节点组成的计算机模型。这些节点就像人脑的神经元一样，互相链接。
深度学习通过多层神经网络进行非线性变换和特征提取，以实现对复杂数据的建模和处理。与传统的机器学习方法相比，深度学习能够从原始数据中提取更高级别的特征，并通过大规模的数据训练来优化神经网络的参数。深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和人机对战等领域取得了突破性的进展。
深度学习的定义与基础定义：
1. 深度学习是机器学习的一个分支，主要利用深度神经网络（DNN）进行学习和预测。
2. 深度神经网络是一种包含多个隐藏层的神经网络模型，通过多层次的特征提取和表示学习来实现对复杂数据的建模和预测。
3. 深度学习通过模拟人脑神经系统的结构和功能，使机器能够处理更加复杂和抽象的任务。
深度学习的应用领域广泛，包括搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术等。常用的深度学习工具包括TensorFlow、Microsoft Cognitive等。
总之，深度学习是一种强大的机器学习方法，可以自动地提取和组合特征，并实现对复杂模式的自动学习和推理。