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深度学习是机器学习的一个子集,它利用多层人工神经网络来使用数据来建模高层概念.这些方法通过使用算法,大数据和现代处理单元的计算能力来改进传统机器学习技术,从而使计算机能够通过经验或训练学习.深度学习起源于人工智能研究,研究人员在1940年代首次开发了人工神经网络 (ANN) 的想法.然而,直到1980年代才开发出反复传播算法,使ANN能够更有效地训练.深度学习自此成为计算机视觉,自然语言处理和语音识别等任务的关键工具.在其核心,深度学习由多层先进的连接节点或"神经元"组成,以允许计算机通过经验或训练学习.尽管深度学习可能会不断提高人工智能系统的性能,但它仍然需要更高的技术,例如深度学习和语言学习,但在开发和处理人工智能系统和语言的基础上,它可以继续发挥更高的作用.尽管在许多领域中,如深度学习和语言学习,它可能会不断提高数据的性能,但在开发和处理过程中,它可能会更高的性能.