什麼是深度學習？
深度學習是基於具有表示學習的人工神經網路的更廣泛的機器學習方法之一。學習可以是監督的、半監督的或無監督的。

深度學習架構，如深度神經網路、深度置信網路、深度強化學習、迴圈神經網路、摺積神經網路和變壓器已經應用於計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器翻譯、生物資訊學、藥物設計、醫學影象分析、氣候科學、材料檢測和棋盤遊戲程式等領域，在這些領域中，它們已經產生了與人類專家表現相當甚至超過的結果。

人工神經網路（ANNs）受到生物系統中資訊處理和分散式通訊節點的啟發。ANNs與生物大腦有各種不同之處。具體而言，人工神經網路往往是靜態和符號化的，而大多數生物有機體的生物大腦是動態（可塑）和模擬的。

深度學習中的「深度」指的是網路中使用多個層。早期的研究表明，線性感知器不能成為通用分類器，但具有非多項式啟用函式的網路，帶有一個無限寬的隱藏層可以。深度學習是一種現代變體，它關注有界大小的無限層數，這允許實際應用和最佳化實現，同時在溫和條件下保持理論上的普適性。在深度學習中，層也被允許是異構的，並且可以遠離生物啟發的連線主義模型，以提高效率、可訓練性和可理解性。
深度學習是基於具有表示學習的人工神經網路的更廣泛的機器學習方法家族的一部分。