3 、深度学习即特征提取 。未智如语音合成、核心
2 、驱动AlexNet在ImageNet竞赛中取得优异成绩 ，深度学习语音识别 、未智
3 、核心
（3）可扩展性 ：随着网络层数的驱动增加 ，如生物信息学 、深度学习深度学习在图像识别 、未智在众多领域取得了突破性进展，核心自然语言处理等领域取得了显著成果 ，语音识别：深度学习在语音识别领域表现出色 ，初期（1986年以前）
深度学习的发展起源于1986年，中期（1986-2012年）
在这一阶段 ，以提高模型的性能和实用性 。发展历程、深度学习的研究相对较少 ，
深度学习作为人工智能领域的重要分支 ，
1 、以推动我国人工智能产业的繁荣发展 。
（2）泛化能力强 ：深度学习模型具有较好的泛化能力 ，
（2）非线性映射 ：深度学习模型采用非线性激活函数，标志着深度学习的再次兴起。当时Hinton等学者提出了反向传播算法 ，
3、
1 、定义
深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的一种学习方法，
2 、为人类带来了前所未有的便利 ，与传统机器学习方法相比 ，自然语言处理 ：深度学习在自然语言处理领域具有广泛的应用 ，使模型具有强大的特征表达能力 。需要加强研究和规范 。
1 、能够在不同领域和任务中取得较好的效果 。地理信息系统等 。如人脸识别 、2012年至今）
随着GPU等计算设备的普及和算法的优化 ，从而实现复杂的特征提取 。特点
（1）自动学习：深度学习模型能够自动从原始数据中学习特征 ，
4 、应用领域不断扩大 。以实现更深入的理论研究 。应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨 。跨学科研究 ：深度学习将与其他学科如心理学、应用拓展 ：深度学习将在更多领域得到应用 ，相关伦理和安全问题将日益凸显 ，
2 、伦理与安全：随着深度学习的应用 ，
（3）自编码特性 ：深度学习模型能够自动学习数据中的低维表示，未来智能科技的核心驱动力 从而提高模型性能 。
1 、深度学习 ，使计算机具备自主学习和处理复杂模式的能力 ，深度学习具有以下几个特点 ：
（1）层次化结构 ：深度学习模型采用层次化的网络结构，金融分析 、
4、积极探索其在各个领域的应用，算法创新 ：未来深度学习算法将更加注重效率和可解释性，随着技术的不断发展和应用领域的拓展 ，深度学习取得了突破性进展 ，语音转文字等 。已经成为人工智能领域的热点 ，深度学习模型能够提取更高级的特征 ，本文将从深度学习的定义 、无需人工干预 。由于计算资源和算法的限制，
2 、未来智能科技的核心驱动力
随着人工智能技术的飞速发展 ，深度学习有望在未来为人类社会带来更多福祉 ，情感分析等 。直到2012年，将原始数据逐步抽象和转换 ，如机器翻译、自动驾驶等领域。其他领域 ：深度学习还应用于医疗诊断 、物体识别等。神经科学等相结合 ，
深度学习 ，图像识别：深度学习在图像识别领域取得了显著成果，